针对瞳孔区域屈光度识别准确率低、检测效率低等问题, 本文提出一种基于改进Y0L0v3深度 神经网络的瞳孔图像检测算法。首先构建用于提取瞳孔主特征的二分类检测网络Y0L0v3-base,强化 对瞳孔特征的学习能力。然后通过迁移学习, 将训练模型参数迁移至 YOLOv3-DPDC(Deep Pupil Diopter Classify), 降低样本数据分布不均衡造成的模型训练困难以及检测性能差的难题, 最后采用 Fine-tuning调参快速训练YOLOv3多分类网络, 实现了对瞳孔屈光度快速检测。通过采集的1200张 红外瞳孔图像进行实验测试, 结果表明本文算法屈光度检测准确率达91.6%, 检测速度可达 45 fps, 优于使用Faster R-CNN进行屈光度检测的方法。

焊接表面缺陷是评价焊接质量的重要指标，针对现有检测方法测量精度较低的问题，设计了一种基于光学相干测距原理的焊接表面缺陷检测系统。首先，基于迈克耳孙干涉仪的原理，利用宽带激光扫描焊接表面的一点，以采集参考臂和测量臂的干涉光强。然后，通过采集的光强确定被扫描点对应的干涉光谱。最后，计算该光谱对应的光程差，从而确定被扫描点相对参考镜的轴向高度。实验结果表明，该系统的轴向测量精度能达到10 μm，横向分辨率能达到13 μm，可以精确识别表面气孔、漏焊、错边等焊接缺陷，准确测量焊缝的几何形状并判断焊缝的成形情况。

共孔径光学结构可以充分利用长焦距、大孔径光学系统高分辨率的特点, 是光学系统发展的重要方向之一。文中设计了一套可见光成像、激光成像和激光测高共孔径的跟踪引导系统。共孔径设计结合了高分辨率的可见光系统与高测量精度的激光系统, 使系统既可以获得目标的高清图像, 又可以得到目标的相对位置信息。同时, 共孔径光学结构可以压缩系统尺寸, 降低光学系统在跟踪过程中的转动惯量, 有利于系统的整体实现。可见光子系统的焦距1 200 mm, F数6, 视场±1.2°; 1 064 nm激光成像子系统焦距1 500 mm, F数7.5。各系统的成像质量均接近衍射极限, 并通过公差分析验证了系统的公差分配结果。

目前电子内窥镜仅能观察前方视场, 为了消除后方视野盲区给病人带来的误损伤, 设计了一个可以同时观察前方和后方视场的电子内窥镜。第一片透镜采用类“双胶合”透镜设计的方法, 并在透镜的前表面添加环形反射膜来满足前置物镜透射和反射的需求。系统采用球面设计, 以降低成本。运用Zemax软件对系统进行优化, 并配以1/10 in(1 in=2.54 cm)电荷耦合器件(CCD)接收成像。设计结果表明, 该系统的径向尺寸为5.5 mm, 满足内窥镜对小尺寸的要求, 轴上和轴外像面照度均匀, 各视场在100 lp/mm处的光学传递函数(MTF)值在0.75以上, 接近衍射极限, 满足分辨率的要求。