为实现对离轴三反系统快速、有效的装调, 提出了一种离轴三反系统计算机辅助装调(CAA)方法。该方法在理论分析失调后离轴三反系统像差特性的基础上, 结合CAA技术及光学装调的实际情况, 选择出最少且最合理的调整量; 根据检测数据及CAA数学模型直接计算出调整量的大小及方向。采用该方法对一离轴三反系统进行实际装调, 将调整量从11个减少到7个, 利用波前传感器被动式检测方法对离轴三反系统0及±1视场像质进行检测, 通过一次计算调整快速使该系统全视场波像差从RMS≤0.32λ减少至RMS≤0.067λ(λ＝632.8 nm), 结果表明该装调方法简单、有效。

为满足天文观测及激光通信等领域的1000单元级以下的自适应光学(AO)系统的高速实时处理的要求,提出一种单板上实现高速实时计算的通用化技术方案。采用多核CPU实时计算波前,结合高速图像采集卡,以满足系统高帧频的需求；计算机系统采用Xenomai实时操作系统及Linux操作系统，以满足AO 系统低延迟的需求；实现了在单台计算机上集成实时处理与监控的紧凑型处理系统。采用向量指令优化及多核并行运算，在6核的计算平台上获取了峰值每秒510亿次浮点运算的计算能力，102 GB/s的通信带宽。仿真结果表明可以对1145个驱动器，949个子孔径的系统进行2000 Hz的处理，处理延迟低于240 μs；通过修改参数后，应用于光通信的137单元AO系统中，校正后斯特列尔比为0.61。结果表明该处理方案能满足1145单元以下AO 系统2000 Hz实时处理的需要,并具有通用性。

针对使用阈值方法反演云相态存在的不足，本文提出了一种基于Self-Organizing Feature Map(SOFM)神经网络的云相态反演方法。采用覆盖中国地域的FengYun-3A/Visible and InfRared Radiometer(FY-3A/VIRR)多光谱图像开展了云相态反演实验。实验结果表明：SOFM 神经网络方法与K-means 方法的结果具有较好的一致性，且SOFM神经网络方法反演云相态的准确性优于FY-3A 业务产品。此外，SOFM 神经网络方法反演云相态所需时间仅为FY-3A 业务产品的约1/3。

为了实现闭环控制自适应光学(AO)系统中的变形镜对倾斜及平移像差的约束,分析了基于限定向量算法对系统动态特性及校正残差的影响，数值仿真结果表明，限定向量算法无法实现约束量的完全抑制，并且严重影响系统的校正效果。提出了基于投影抑制的算法，通过分离像差及在控制电压上实现对变形镜的抑制，采用2种算法利用单变形镜对含有倾斜的像差进行校正的仿真结果表明，采用限定向量算法，变形镜产生了使远场偏移9.3 pixel的整体倾斜时，基于向量投影抑制算法只产生小于0.02 pixel的偏移，并且对前36阶各单阶泽尼克模式的像差校正后具有更高的斯特列尔比。结果表明，基于投影抑制的算法具有更好的约束能力、更低的条件数及具有更优的校正效果。

在切边冲孔机长时间生产中,为了减小菲林形变引起的柔性电路板(FPC)冲切位置误差,利用目标冲切完成后的图像信息,测量金手指与冲切边缘间的距离,计算出系统误差并进行误差补偿.结果显示,经过误差补偿后,系统的冲切位置均方根误差在X与Y方向分别减小了41.6%与17.0%,系统的制程能力指数(CPK)达到1.611 8.利用菲林加大了FPC产品的外围尺寸,提高了产品的可利用面积,降低了生产成本.提出的超分辨率快速测量方法不需要对图像进行配准,可以将边缘位置定位误差由±0.5个像素降低为±0.25个像素.使用的误差补偿方法能够减小长时间生产所引起的冲切位置误差,设计的系统满足FPC的冲切精度要求.

针对补强片自动贴片系统的手眼标定问题, 为了消除相机安装的垂直度偏差带来的误差, 提出了一种新的手眼标定方法。使用标定板得到相机的外参数, 将外参数与常规的二维标定模型相结合, 从而间接计算出相机坐标系与机器人基础坐标系的齐次坐标转换矩阵, 使手眼标定模型扩展为三维。三维模型的标定计算误差小于0.1 μm, 相比二维模型降低了1个数量级, 有效提高了标定计算精度。利用厚度较小的菲林修正齐次坐标变换矩阵的Z方向分量, 系统具有较高的定位精度, 手眼标定的误差绝对值小于0.015 mm, 有效减小了误差均值, 设备性能得到大幅提高。该方法在系统可控自由度有限的情况下, 能够得到手眼标定问题的唯一解, 提出的三维模型中包括了相机的完整姿态信息, 相比常规的标定方法没有相机安装等额外的限制条件, 能有效提高系统的手眼标定精度。

针对金属工件外观缺陷检测存在光学照明不均、检测缺陷种类繁多、检测系统识别率不高等问题, 研究了检测金属圆柱工件缺陷的方法。分析了局部二元模式(LBP)与局部图像方差强度(LVAR)的基本原理,研究了两者在金属纹理表面缺陷检测中的具体实现方法。采用LBP反应局部图形空间纹理模式, LVAR突出图像强度对比信息, 然后用LVAR计算结果作为权重值来调整LBP的局部纹理提取和度量结果, 实现了金属圆柱工件的自动缺陷检测。实验中采用步进电机控制工件旋转, 配合线阵相机采集圆柱工件的展开图像。实验结果显示, 这种方法有效克服了金属材质光照不均的缺点, 对大量缺陷种类具有较高的鲁棒性, 其检出率高达95.1%, 漏检率为0%, 满足了工业检测要求。

针对外触发接触式图像传感器(CIS)线阵相机的扫描图像灰度值受外触发信号频率变化影响的问题, 提出了一种新的曝光控制方法——二次触发法。首先, 分析了外触发信号频率变化对图像灰度值影响的原因。然后, 介绍了二次触发法: 该方法将一个外触发信号转变为两次触发信号, 第一次触发信号用于控制曝光, 第二次触发信号用于控制CIS输出数据。最后, 从理论上说明了该方法可以提升图像质量。将该方法成功应用于1.6 m长线阵零畸变CIS相机, 实验结果表明: 在不同的触发频率下, 扫描图像的灰度值波动范围减小了75%, 消除了图像上的横条纹。在智能视觉十字绣数码喷印机的应用上, 绣布上1 mm×1 mm的孔成像清晰、灰度值均匀。提出的方法有效地解决了外触发信号频率影响图像质量的问题, 成功地提高了图像的质量。

针对自动视觉检测系统中，难以获得具有重复纹理特征的大面积物体的高精度图像问题，提出了一种二维图像光栅的亚像素级定位拼接新方法。采用光栅尺记录物体的位置信息，引入圆盘格标定板对二维运动平台X、Y轴与相机X、Y轴之间的夹角进行准确标定，并建立基于全局物理直角坐标系的二维拼接模型完成图像的拼接。实验结果表明，该方法的标定重复精度可以达到10-4 rad量级，拼接的物理误差为8 μm，拼接精度比校正前提高了近8倍，比已见报道提高1倍以上。该方法已成功应用于导航卫星接收天线电路的在线检测设备，并可广泛推广至检测精度要求达到亚像素级的机器视觉自动化检测领域。

对印刷电路板(PCB）进行表观检测时，传统标准板的图像建立是利用PCB图像自身的特征进行配准和分层的，故检测精度不高。本文从PCB表观检测的实际需求出发，提出了新的检测系统。该检测系统引入解析Gerber文档对PCB光电图像进行分层处理，利用形态学的方法自动修正解析后的Gerber文档，建立精确的标准板。根据主分量分析提取彩色图像频带丰富的信息，依据检测缺陷的尺寸大小设置各层模板及检测阈值，实现局部针对性检测，提高检测精度。实验结果表明，与传统的基于颜色分区域方法相比，基于Gerber的方法不仅提高了检测精度，且较大幅度地提高了自动光学检测系统的检测效率，其微小缺陷检测率高达95.1%，25 cm×22 cm电路板检测时间仅需1.09 s，满足了在线检测对速度的要求。