以近红外光谱技术在油茶籽粕检测中的应用为研究对象，在简单介绍近红外光谱技术的原理、特点及分析过程的基础上，详细阐述了该技术在油茶籽粕检测中的建模过程，为后续工作者更好地建立油茶籽粕近红外光谱分析模型提供理论依据和指导。同时，通过分析近红外光谱技术在油茶籽粕检测指标、标准制定以及模型转移技术中的发展，总结出该技术在油茶籽粕检测中的三个研究方向：开拓新项目的模型建立、制定普遍适用的标准、解决台间差并完成模型转移。油茶籽粕广泛应用于动物饲料、特医食品、保健食品等行业，因此大力开拓和推广近红外光谱技术在油茶籽粕检测中的应用是必然趋势。

中国已经全面禁止了象牙交易, 但象牙的走私并未因此而终止。 对象牙及其制品的鉴定是打击走私一个重要环节。 传统的形态学鉴定法, 是基于横截面上施氏结构的有无, 但有的象牙本身缺少特征纹路, 有的则经过雕刻加工后纹路消失, 这类样品往往无法鉴定。 从分子生物学角度鉴定象牙具有更高准确性, 象牙DNA含量极低, 象牙中提取DNA的难度较大。 已有学者采用光谱技术鉴定和区分象牙等材质, 并表明采用拉曼光谱和近红外光谱的短波区域可以区分象牙及其类似物（其他动物牙齿）。 采用近红外光谱的长波波段1 000~1 800 nm, 通过建模的方式建立了象牙的鉴别方法。 以非洲象（Loxodonta spp.）象牙、 亚洲象（Elephas maximus）象牙、 猛犸象（Mammuthus spp.）象牙为校正样品集, 其他非象牙材质制品, 包括抹香鲸（Physeter macrocephalus）牙、 河马（Hippopotamus amphibius）牙, 象牙果（Phytelephas macrocarpa）, 模仿成象牙的塑料制品等为验证样品集, 采集了230件样品共383条近红外光谱信息。 比较了象牙样品颜色和厚度等对光谱鉴定结果的影响, 建议扫描具有该物质典型颜色部位, 同时取样品厚度大于1 mm的部位进行扫描, 否则易造成误判。 基于象牙光谱4个较敏感波段, 1 160~1 200、 1 430~1 500、 1 680~1 710和1 720~1 750 nm, 以及SIMCA（soft independent modeling by class analogy）定性分析方法, 建立象牙的鉴别模型。 建模过程中, 在平衡假阳性率和假阴性率后, 推导出本模型的最佳主因子值为2和F值为0.21。 采用所建立的模型鉴定样品, 对象牙的识别准确率达到100%, 对角制品、 塑料仿制品以及象牙果仿制品等伪品的识别率也达100%, 但对质地较相近的其他动物的牙齿, 如野猪牙、 抹香鲸牙等, 则易错鉴为象牙, 需要结合其他方法做进一步的鉴定。 光谱模型鉴定方法具有无损、 简便等特点, 同时通过模型鉴别光谱图形较人为观察更加客观和高效, 因此较适合作为监管部门现场执法用的快速查验初筛方法。

为解决微创手术软体机器人的形状实时监测问题,将刻有三个光纤布拉格光栅的单根光纤植入软体操作器中,利用其研究柔性硅胶软体操作器光纤传感和三维形状重构方法。进行了软体操作器的结构设计及模型建立,并对光纤光栅波长漂移量和软体操作器弯曲曲率之间的关系进行了理论分析; 通过实验验证了软体操作器结构设计及其模型建立的有效性,测试了软体操作器不同弯曲状态下三个FBG传感器的反射谱特征及其变化规律; 通过分析三个FBG传感器的中心波长漂移量,利用线性插值算法计算出软体操作器在不同弯曲状态下的曲率等参数,并结合曲线拟合方法实现软体操作器的三维形状重构。实验结果表明：植入式光纤光栅传感方法可以实现硅胶软体手术操作器的三维形状传感,在微创外科手术领域具有广阔的应用前景。

近红外光谱（NIR）分析具有测试方便、 不破坏样本、 响应快速等优势, 但是, 由于在谱带分布和结构分析中存在着许多复杂因素, 使得在提取特征光谱信息时存在许多困难。 现阶段, 虽然已经有多种光谱数据降维方式被广泛使用, 但是这些传统的数据降维方式都有一个局限性, 就是数据的降维仅仅针对于一个数据集, 当数据集中有多个关键因素形成干扰时, 数据降维和分类的结果往往不是很理想, 得不到想要分析的信息。 这一问题造成了在分析近红外光谱时建立的数据降维模型极差, 无法正确的对样品进行预测分类。 对比主成分分析（contrastive principle component analysis, cPCA）是一种基于主成分分析（PCA）的改进算法, 起源于对比学习, 并应用于基因组信息解析。 cPCA算法的优势就是能够将一个数据集中的降维推广到两个相关联数据集之间的降维, 从而能够得到数据集中的关键信息。 将cPCA算法应用于近红外光谱处理中, 建立了准确的近红外光谱数据降维模型。 在实验验证中, 使用cPCA算法对不同类型水果（苹果和梨）表面农药残留进行分析。 结果表明, 在对不同类型的水果进行农药残留分析时, 使用PCA算法进行数据降维只能区分出不同的水果类型, 而水果表面是否喷洒农药这一关键的特征信息并不能分析出来; 而使用cPCA算法进行数据降维分析时, 由于对背景光谱的约束作用, 能够清晰的将有无喷洒农药的样本分类。 这说明了, cPCA在近红外光谱数据降维中有着明显的优势, 解决了近红外光谱数据降维模型中数据集受限和特征信息的提取问题, 进而建立准确的近红外光谱数据降维模型。

为了研究近红外光在皮肤组织中的传播, 建立了人体皮肤组织模型, 包括不同入射波长下表皮、真皮、皮下组织的吸收系数、散射系数、折射率和各向异性因子.结合皮肤组织的光学性质, 采用蒙特卡罗方法分析了1 000~1 900 nm范围内, 光源-探测距离不同时近红外光在皮肤组织中的传播过程和分布特点.结果表明：光子运动路径长度和穿透深度均随光源-探测距离的增加而变大, 而漫反射归一化能量随光源-探测距离的增加而变小.选取光源-探测距离为0.45 mm, 当入射波长为1 550 nm时, 光子运动路径长度为1.806 mm, 穿透深度为0.467 mm, 漫反射光归一化能量为0.001 85.根据蒙特卡罗模拟结果, 分析和设计了一种光纤探测结构, 这种分叉光纤束由18根光源光纤和4根探测光纤构成, 每根光纤间距均为0.45 mm并且刚好紧凑相邻.最后, 仿真计算了光纤收集到的漫反射光能量及照度分布.假设入射光功率为1 W, 则探测器接收的漫反射光功率为0.598 mW, 这为便携式检测光谱仪器的设计提供了参考.

偏振BRDF模型的计算往往非常复杂，为了简便准确地获取伪装目标和背景的反射光偏振度差值，采用特殊值法和理想化方法对Maxwell-Beard BRDF模型中的微面元分布函数和遮蔽函数进行简化，使微面元分布函数较Torrance-Sparrow模型更准确，较Maxwell-Beard模型更简单。然后利用Fresnel反射中物体对光线平行分量和竖直分量反射率不同的性质，采用物理理论分析的方法计算得到表示反射过程的Muller矩阵，并建立了其矢量BRDF模型。针对面内反射，利用Matlab对模型进行模拟，仿真结果证明：模型可以描述粗糙表面反射偏振特性。研究结果对研究粗糙表面反射偏振特性的影响因素及伪装目标偏振探测有一定的理论和实践意义。