针对无人机室内无全球定位系统(GPS)信号、定位精度较低的问题, 提出融合视觉和惯性数据来实现无人机室内定位。前端改进特征匹配算法, 针对图像发生旋转运动提出了利用主成分分析法(PCA)计算旋转角度, 改变特征点所在网格及其8邻域网格, 并根据邻域特征点与匹配特征点欧氏距离设定高斯阈值, 提出新的分数统计模型, 使正确匹配对的数量增多, 提高了特征匹配的快速性和视觉室内定位的准确性。针对图像局部相似产生误匹配问题, 提出了利用特征点之间的几何关系确定数据集, 通过Pearson相关系数分析数据的相似性, 设定阈值剔除置信度较低的特征匹配对, 优化视觉估计无人机的位姿信息、后端采用视觉惯性基于滑动窗口的紧耦合优化位姿信息。通过设计室内光线正常与室内光线较暗情况下的无人机悬停实验, 分析其飞行日志可知, 改进后网格运动统计(GMS)算法的特征匹配速度是原算法的3倍, 并在局部相似区域剔除误匹配, 特征匹配准确率能达到94%, 无人机室内定位精度达到0.02 m, 能在复杂**环境中有更好的应用。

微藻工厂化养殖为天然碳水化合物、 蛋白质等生产提供了重要途径, 但较高的养殖成本始终是限制微藻大规模商业化发展的瓶颈之一。 由于微藻生长速度很快且其胞内代谢信息时刻都在发生变化, 开发快速无损的微藻生长代谢监测手段用以实时获取微藻生产过程中感兴趣指标变化信息, 可以据此及时调整培养条件, 保障微藻高效优质生产。 关于微藻生长代谢信息快速无损检测的研究多集中在微藻油脂及其特性、 色素等方面, 对于同作为微藻重要营养成分的碳水化合物、 蛋白质等却少有报道。 本研究以斜生四链藻（Tetradesmus obliquus）为研究对象, 利用可见/近红外高光谱成像（HSI）技术结合化学计量学方法, 提出基于HSI的微藻碳水化合物和蛋白质反演判别方法。 对比研究标准化（autosacling）、 标准正态化（SNV）等12种预处理方法对原始高光谱数据的处理效果; 采用竞争自适应重加权采样算法（CARS）、 区间随机蛙跳算法（iRF）和模拟退火算法（SA）进行特征波段选择; 结合多元线性回归（MLR）、 偏最小二乘（PLS）、 支持向量机回归（SVR）以及随机森林回归（RFR）对微藻生物量、 碳水化合物和蛋白质含量进行反演判别。 结果表明, 斜生四链藻生物量预测模型采用矢量归一化（VN）预处理方式结合CARS-MLR算法效果最优, 决定系数（R2p）为 0.967, 剩余预测偏差（RPD）为6.212; 碳水化合物的最优预测模型为原始光谱（raw）结合iRF-RFR算法, R2p和RPD分别为0.995和36.156; 蛋白质判别模型采用WT预处理结合SA-RFR算法构建的效果最佳, R2p和RPD分别为0.909和10.116。 基于优化模型和HSI技术对藻液中各组分的空间分布及丰度进行了可视化展示。 研究结果有望为微藻工厂化养殖过程中生长信息的快速无损获取提供理论参考和技术支撑。

针对传统导航方式精度低、误差大等问题, 结合视觉导航设计了一种基于ArUco码的着陆标识。对机载相机采集的实时影像进行图像处理, 利用世界坐标系与像素坐标系的映射关系建立无人机位姿估计模型, 以特征点坐标解算得到当前无人机与着陆标识物之间的相对姿态估计值, 设计并融合误差模型进一步提高定位精确性。通过无人机室外实际应用实验证明, 设计的降落标志及新型识别算法大大提高了无人机自主降落的精准性, 能更好地满足在**无人机等高精度降落要求场合的应用。

针对近年无人机在全球定位系统(GPS)信号较差情况下利用光流进行定位导航时精准性不足的问题, 提出了一种改进的光流跟踪算法, 利用快速特征点提取和描述(ORB)算法提取特征点并送入LK两帧差分的光流估计算法金字塔中, 利用双向参考追踪估计下一帧的特征点, 同时校验并补充当前帧特征点, 消除错误点后得到由初步可信点与补充可信点组成的点集坐标从而估计无人机位姿。从多种环境中提取特征点后进行真机实验, 实验结果表明, 改进的光流跟踪预测控制方法在综合环境下具有较好的定位跟踪效果和较好的准确性,能在军用等更复杂的环境中有更好的应用。

通过理论仿真和实际制备测试, 分析比较了基于非对称量子阱结构(10nm厚和6nm厚的量子阱组合)的光放大芯片与对称量子阱结构(10nm厚量子阱)的光放大芯片的性能。两种结构的理论模式增益同最终实测值符合较好。最终光谱测试结果显示, 对称量子阱结构的光放大芯片存在基态增益饱和的现象, 在大电流注入情况下, 激态跃迁占据优势, 从而造成光谱宽度急剧下降。而非对称量子阱结构的光放大芯片的光谱宽度随着注入电流的增加不断拓宽, 在600mA下实现199.7nm光谱带宽, 覆盖S+C波段。由此可见, 非对称量子阱结构更有利于实现高功率、宽光谱的光放大芯片。

Inspired by natural porous architectures, numerous attempts have been made to generate porous structures. Owing to the smooth surfaces, highly interconnected porous architectures, and mathematical controllable geometry features, triply periodic minimal surface (TPMS) is emerging as an outstanding solution to constructing porous structures in recent years. However, many advantages of TPMS are not fully utilized in current research. Critical problems of the process from design, manufacturing to applications need further systematic and integrated discussions. In this work, a comprehensive overview of TPMS porous structures is provided. In order to generate the digital models of TPMS, the geometry design algorithms and performance control strategies are introduced according to diverse requirements. Based on that, precise additive manufacturing methods are summarized for fabricating physical TPMS products. Furthermore, actual multidisciplinary applications are presented to clarify the advantages and further potential of TPMS porous structures. Eventually, the existing problems and further research outlooks are discussed.

提出了一种测量渐进多焦点镜片屈光度的方法，可用于精确测量大量程的单焦点镜片和渐进多焦点镜片的屈光度。基于泰伯干涉仪法研究镜片屈光度的测量原理，推导出最优屈光度测量公式，针对-8~8 D范围量程设计了泰伯干涉仪的主要参数，主要参数分别为光栅周期、光栅夹角、光栅间距。构建了移相式泰伯干涉仪测量系统，采用基于靶面坐标系和光栅坐标系的标定方法，并使用五步移相算法对莫尔条纹进行求解。对多种屈光度和渐进多焦点镜片进行多次实验测量，数据结果表明其测量误差优于0.1%。

光声显微镜结合了光学成像的高分辨率和声学成像的组织穿透深度，在生物医学领域有着广泛的应用。随着技术的发展，其小型化系统有着新的发展机遇。然而，传统光声显微镜的光路受超声换能器的不透明影响，声-光共聚焦扫描需要复杂的模块，不利于光声系统的小型化发展。提出了基于透明超声换能器的光声显微镜，自主制作了7 MHz透明超声换能器，实现了小型化、低成本、大视场的同轴共焦成像模式。实验结果表明：基于透明超声换能器的光声显微镜，横向分辨率为18.0 μm，信噪比高达38 dB，成像范围可达16 mm×16 mm。对小鼠鼠耳皮下血管的成像实验验证了系统具有成像生物组织网络的能力。