同步相移干涉技术通过同时获取多幅相移干涉图, 实现动态波面的相移干涉测量。为了保证测量精度, 在实施相移算法前, 需要对相移干涉图进行准确的位置配准。提出了一种结合加速稳健特征(SURF)提取算法和随机采样一致性(RANSAC)算法的多步干涉图位置配准方法, 通过配准具有一定特征的干涉背景图, 获得图像之间的变换关系并作用于相移干涉图, 实现同步相移干涉图位置配准。仿真分析表明, 该方法在光强不均的情况下对平移和旋转变换均具有较好的校准效果; 在含有高斯白噪声的情况下, 仍能进行配准获得变换矩阵, 完成相位恢复。将此方法应用于四步同步相移显微干涉测量仪对标准平面进行测量, 得到测量结果峰谷值为23.2520 nm, 均方根值为2.3149 nm。

表面增强拉曼散射(SERS)技术具有快速、指纹效应与极低的检测限等优点, 被越来越多地应用到有害污染物、有毒物质、危险物质的检测与分析中。在SERS光谱的测量过程中, 易受基底、仪器、宇宙射线与测量环境等因素影响, 出现波动现象, 对后续的分析与检测造成较大的干扰。基于农药福美双SERS光谱数据, 尝试利用多种特征提取算法, 如主成分分析(PCA)、离散余弦变换(DCT)、非负因式分解(NMF) , 对光谱的主分量进行提取, 以减弱光谱数据波动对其后续的定量分析结果的影响。然后将提取后的分量分别结合线性回归算法——偏最小二乘法回归(PLSR), 非线性回归算法——支持向量机回归(SVR)建立定量模型。最后, 利用5-折交叉验证方法对比不同特征提取算法在不同类型的回归算法下的效果。通过实验验证可知, SVR对福美双溶液的分析精度要明显高于PLSR, 这主要是由于SERS光谱强度与被分析物浓度之间为非线性关系。同时针对两种类型回归算法, 特征提取算法都能明显地提升了分析结果, 主要是由于其提取了源数据的主体信息, 去除干扰信息。其中在线性回归中使用PCA效果最佳, 在非线性拟合中使用NMF结果最佳, 分析误差最好时可降低近3倍。最优回归模型(NMF+SVR)的交叉验证均方误差(RMSECV)为0.0455 μmol·L-1(10-6 mol·L-1), 达到国家对福美双的检测标准, 为农药快速检测提供一种新的方法。