多模光纤内部的模式特性使其包含丰富的时空域信息。基于时空域信息提取的多模光纤成像作为一种新兴的光纤成像方法，具有器件尺寸小、分辨率高、信息容量大、侵入损伤小等优势，具备成为新一代高分辨率、低损伤内窥镜的潜力。本文总结了多模光纤成像的基本方法和相关进展，并介绍了机器学习与多模光纤成像结合的相关工作。此外，面向多模光纤成像的实际应用，讨论了动态干扰下多模光纤成像的方法和相关进展以及多模光纤成像在成像性能和质量上的不足。最后对多模光纤成像进行总结并加以展望。

闪烁屏信号串扰是影响X射线探测器空间分辨率的主要因素,基于点扩散函数理论对光纤耦合GAGG_Ce单晶闪烁屏型CCD/CMOS探测器的空间分辨率进行了研究。利用蒙特卡罗程序EGSnrc和光学仿真软件Zemax分别对GAGG_Ce单晶闪烁屏射线串扰和荧光串扰进行了仿真。仿真结果表明,对于低能X射线辐射成像,荧光串扰是影响探测器空间分辨率的最主要因素。此外,研究了通过降低光纤面板数值孔径以抑制荧光串扰的方法,得到了光纤面板数值孔径与探测器空间分辨率和X射线转换因子间的关系,并通过自制CCD探测器测试验证了仿真结果的正确性。

搭建实验平台,把26个字母的图像传入光纤,并在输出端采集散斑图。把散斑图展开到HSV色彩空间中,单使用V分量进行分类能达到不错的分类准确率,且能缩减训练时长。在预处理后,分别使用具有不同层数卷积结构的神经网络、卷积神经网络和支持向量机(CNN+SVM)算法、SVM算法对散斑图进行分类。测试结果发现,使用4420张散斑图作为训练集,3层卷积结构的神经网络的识别准确率为88%,4层卷积结构的神经网络的识别准确率为95%,CNN+SVM算法的识别准确率为98%,而SVM算法的识别准确率达到了100%。实验结果表明,把机器学习算法应用在光信号上,同样可以对多模光纤散斑图进行分类,当图像特征相对明显时,直接使用SVM算法对光纤输出散斑进行识别,可以大大提升多模光纤输出散斑图的识别准确率。

光纤随机激光器是一种新型光纤激光器，与常规光纤激光器相比，得益于其无谐振模式、更好的稳定性、更高的可靠性、更简单的结构等优势，近年来在高功率/高效率、宽谱发射、低相干性等多类型新光源探索方面得到了长足的发展，产生了系列研究成果.作为国内最早开展全光纤随机激光器研究的团队负责人，本文作者首先系统回顾了光纤随机激光器的发展历程，然后重点介绍了近年来光纤随机激光器取得的重要研究进展和在光纤传感、光通信等领域的应用进展，最后对其未来发展提出了展望.

An integrated microball lens fiber catheter probe is demonstrated, which has better lateral resolution and longer working distance than a corresponding bare fiber probe with diverging beam for Fourier domain optical coherence tomography (FDOCT). Simulation results are shown to gain the effect of the distance between the microball lens and the bare fiber to the focusing plane and beam width. The freedom of modifying the working distance and lateral resolution is shown. This is achieved by changing the gap distance between the single-mode fiber and the microball lens within the packaged surgical needle catheter without using an additional beam expander having a fixed length. The probe successfully acquired cross-sectional images of ocular tissues from an animal sample with the proposed miniaturized imaging probe.