为了对激光测量系统的测量误差3维空间分布进行有效评估, 以特定点测量或仿真的大量位置数据为基础, 采用孤立森林算法对点云进行了异常数据筛除。基于误差椭球理论, 引入粒子群优化算法, 针对有效数据建立了最小包络椭球的不确定度模型; 采用测量场与单点不确定度的坐标系变换, 将不确定度最小包络椭球模型应用于测量场景内不确定度场的空间分布分析; 通过单点以及10m量级范围空间场景实测数据的测试, 该模型可以高效地筛选有效采样数据, 并依据需求进行不同程度的最小包络椭球计算, 得到相应的不确定度。结果表明, 基于测量位置数据, 该模型可以高效准确地描述单点位置的3维不确定度范围, 并能够有效地再现测量空间内的不确定度分布, 在4.7m的测量距离、94.2%的筛选后有效数据、97.5%的包络比例下, 计算获得不确定度范围为三轴长4.95μm, 18.39μm和30.53μm的椭球。该最小包络椭球不确定度模型在基于实测的理论模型验证、设备状态与测量场景环境分析, 以及测量布局设计等方面具有着重要的价值。

针对中国巨型太阳望远镜(CGST)主副镜的对准需求,提出了基于激光干涉测距的激光桁架主动对准方法。首先总体介绍CGST激光桁架测量系统的光学结构和测量原理;然后建立激光桁架运动学模型和主动对准光学模型并讨论系统的误差传播特性;接着通过大气光学模型来讨论温度场和局地大气湍流对该主动对准方法的影响。运动分析与光学建模结果表明,在可见光波段,当激光桁架的测距误差在5 μm以内、环境温度梯度小于0.381 K/m时,由对准误差引起的波前均方根优于λ/10。另外,在Kolmogorov湍流和典型昼间近地面湍流的条件下,大气湍流并不会严重降低激光桁架测量的灵敏度。由此可知,所提方法能够满足CGST副镜主动对准的需求。

传统的船舶平直板材测量利用皮卷尺人工测量, 该方法精度低、误差大并且依赖于测量人员的经验。由于平直板切割多为大型板材, 因此接触式测量方法无法广泛应用。采用嵌入式线激光视觉传感器结合数控机床, 提出大型船舶平直板材柔性测量方法, 可以解决上述问题。由线激光视觉传感器扫描板材, 通过获取的机床的实时坐标和视觉传感器-机床相对关系标定结果, 使得到的点云数据统一在机床坐标系中, 通过改进的点云边界轮廓特征提取方法来实现对被测板边界特征的快速准确提取, 由边界轮廓点拟合直线并计算尺寸。试验表明, 该方法测量板材的尺寸误差小于0.1 mm, 重复性精度高于0.2 mm, 满足测量要求。

针对飞行员的飞行训练任务进行了飞机的稳定跟踪。为了解决远距离下飞机目标小、天气环境复杂、飞鸟干扰等问题，提出了一种基于深度学习和相关滤波的飞机跟踪测量方法。首先选取骨干网络并建立深度学习的算法模型，接着利用大量飞机图像得到用于实际场景的参考模型，再将模型检测到的特征与相关滤波结合，从而达到飞机的稳定跟踪效果并生成目标脱靶量。然后根据跟踪和脱靶量信息，开启激光器并利用激光测距原理来测量飞机的实时距离。最后进行基于光电经纬仪的飞机捕获与跟踪实验，以验证模型和算法的有效性和可行性。实验结果表明，通过深度学习和相关滤波获得的目标信息可以用于远距离飞机的捕获与跟踪，成功地消除了复杂环境和飞鸟的干扰，实现了飞机的稳定跟踪。

为了实现水工物理模型实验中波高这一重要参量的高精度测量，提出了一种基于激光入射光斑识别的非接触式波高测量方法。构建了波高测量装置的图像成像几何关系模型，研究了波高测量装置主要参数的确定方法。根据激光入水二值化图像特征构造了激光入水特征模板，提出了激光光斑动态跟踪算法。最后，根据确定的结构参数与图像传感器参数，搭建了实验装置，对波高传感器进行了标定，并利用标定曲线对电动位移平台模拟的波浪进行了测量。实验结果表明：实测位移与电动位移平台设定的位移基本吻合，最大误差仅为0.65 mm。该方法基本满足水工物理模型实验波高测量的高精度、非接触与高动态性等需求。

为了提高半导体激光器的光束稳定性, 减少长距离测量中激光光束的漂移, 本文设计了基于BP神经网络结合PID控制(BPNN-PID)的双反射镜激光器光束漂移自动补偿系统。在该系统中, 将两个四象限光电探测器分别置于测量近端和测量远端, 作为激光光束漂移的测量单元; 用两个带有压电陶瓷致动器(PZT)的二维角度调整架作为激光光束方向的调整单元。建立了激光光束漂移量与调整单元角度变化的模型, 并根据测量单元的输出, 通过BPNN-PID方法反馈控制调整单元的角度, 从而自动补偿激光光束漂移。实验结果表明: 使用该激光器光束漂移补偿方法, 在15 min时间内, 用于测量直线度误差和角度误差的激光测量系统的稳定性在测量距离1 m处, 分别从未控制时的±9 μm和±5″提高到了±3 μm和±1.5″。