激光惯性约束聚变实验需要使用数十台套诊断设备从不同方位对瞬态微尺度物理过程进行诊断表征。大部分诊断设备通常需要进入巨型靶室真空环境内，在厘米到米级的不同工作距离上，对聚变靶上面毫米到数十微米的靶标进行瞄准，大部分诊断设备的瞄准精度需要达到50 μm水平。双目瞄准方法是在真空环境下实现远距离高精度瞄准的一种重要方法，但目前主要依赖人工判读图像识别靶标和手动操作诊断搭载平台运动实现对靶瞄准，特别是靶室内照明条件或诊断设备瞄准视线存在夹角等条件会严重影响靶标识别效果，对诊断设备瞄准精度造成较大影响。发展了一种基于机器视觉的诊断自动瞄准方法，采用Mask R-CNN算法并以大量模拟瞄准图进行靶标识别训练，有效解决了靶标自动判读问题，对靶标识别误差控制在8个像素点以内；同时基于实验室瞄准测试平台开展了靶标像素偏差与瞄准坐标偏离关系的离线标定，开展了算法引导下的瞄准精度测试，根据测试结果预估指向瞄准精度优于30 μm、径向瞄准精度优于50 μm，对实现诊断设备的高精度自动瞄准有一定的基础参考价值。

提出了一种基于混合像素探测器作为记录介质的用于激光聚变内爆D³He质子源能谱和产额测量的在线磁谱仪诊断系统。通过对探测器上特征团簇数目和能量的识别，结合诊断系统排布，可以快速获取激光聚变反应产生的D³He质子源的能谱和产额。在神光装置上对该诊断系统进行了测试。实验使用31束纳秒激光聚焦到靶丸上驱动聚变反应。靶丸内充有原子比1∶1的D₂和³He的混合气体。在线磁谱仪诊断系统测量到了中心能量在14.6 MeV、半高全宽为2.1 MeV、产额约(2.3±0.13)×10⁹的初级D³He质子能谱。该系统的建立可以实时给出D³He质子源能谱和产额信息，从而更加及时地指导实验的开展。