电力稳定器在电网中起到稳定电压的作用, 一旦该设备出现异常, 电网运输电力质量会受到直接影响。面对这种情况, 研究一种基于红外成像技术的中低压电网电力稳定器高温运行可靠性图像识别技术。该研究中利用红外成像技术采集电力稳定器图像并实施预处理。分割电力稳定器红外图像, 划分目标区域和背景区域。提取目标区域 5个直方图-阶统计特征。以 5个直方图-阶统计特征为基础, 结合判别系数, 构建分类器, 实现电力稳定器状态识别。针对存在异常的电力稳定器, 计算图像目标区域处的相对温差, 确定可靠性等级。结果表明: 5个测试稳定器中只有 2个稳定器处在异常状态, 具体为稳定器 2中组成部分 3异常, 稳定器 5中组成部分 1异常。稳定器 2组成部分 3相对温差为 82.32%, 对应可靠等级为 2级, 可靠性低; 稳定器 5组成部分 1相对温差为 91.35%, 对应可靠等级为 3级, 可靠性非常低。对比实验结果表明, 所提方法识别准确率达到 92.3%以上, 优于对比方法, 具有更大的应用价值。

在港口运输领域, 船舶燃油中硫含量检测一直是海事部门的监管重点。 随着我国港口贸易飞速发展, 一种简单高效的船舶燃油硫含量检测手段对我国海洋环保事业具有重要意义。 现有的检测方法普遍存在时效性差, 应用范围窄等问题, 难以实现船舶尾气的大范围快速遥测。 利用高光谱成像技术实现船舶尾气中CO2和SO2的遥测, 充分发挥高光谱成像技术信息丰富、 检测距离远、 检测范围广等优势, 发展傅里叶变换干涉型高光谱成像技术与高光谱成像三维低秩优化技术, 解决了开放光路下的低浓度检测问题和复杂环境干扰问题, 成功计算出船舶燃油中的硫含量, 为我国船舶燃油中硫含量监测提供有效工具。 研究主要包括: 在天津港东疆码头开展昼、 夜时段固定船舶硫含量检测试验以及随机船舶硫含量检测试验, 采集大量船舶尾气高光谱图像, 建立船舶尾气数据库; 发展针对复杂开放光路气体远距离检测的傅里叶变换干涉型高光谱成像技术, 具有高通量、 高光谱分辨率、 高信噪比等优点, 可以将检测距离扩增至1 200 m, 单次检测用时小于3 s; 设计基于高光谱成像三维低秩优化技术对高光谱数据进行预处理, 以低秩作为约束对高光谱图像进行三维重建, 去除复杂环境对高光谱图像的干扰, 实现高光谱图像信噪比的进一步提升; 利用偏最小二乘法化学计量技术实现SO2和CO2气体浓度的准确解析, 并依据真实大气辐射情况, 建立辐射传输模型, 从而实现对昼、 夜环境下加注高硫油的固定船舶以及随机船舶中的准确识别, 并在高光谱图像中SO2气体浓度过高的部分进行主动标识。 所述技术已在天津港进行了实地应用, 成功检测出Xinchunshun号排放尾气中SO2气体浓度超标, 检测结果与海事部门掌握的数据相符, 验证了基于高光谱成像技术的远程被动测量船舶尾气及燃油中硫含量检测的可行性。

鸭梨黑斑病在感染早期阶段引起感染区域外观的变化很微小， 肉眼难以观察， 因此对其早期识别仍然是困难的。 结合高光谱成像技术和Stacking集成学习算法， 实现了鸭梨黑斑病的潜育期识别检测。 首先， 获取健康和不同腐败程度黑斑病鸭梨样品的原始高光谱图像， 基于图像选取感兴趣区域（ROI）， 然后对提取的平均光谱数据进行一阶导数（FD）、 二阶导数（SD）、 标准正态变量变换（SNVT）及组合SNV-FD和SNV-SD预处理后， 采用竞争性自适应权重取样法（CARS）提取特征波长的光谱信息。 最后基于筛选出的特征信息分别建立最小二乘支持向量机（LS-SVM）、 K最邻近法（KNN）、 随机森林（RF）和线性判别分析（LDA）分类模型。 其中， 预测效果最好的组合为SNV-FD-LSSVM, SNV-KNN和SNV-FD-RF， 准确率分别达到94%， 88%和88%。 四种算法建立的模型中， 测试集准确率不低于85.00%的个数分别为5、 3、 2和0， 因此优选出LS-SVM、 KNN和RF三个分类器用于后续的集成学习。 为提高模型准确率， 以优选出的LS-SVM、 KNN和RF三种模型作为基分类器构建Stacking学习框架， 并与单一分类器建模结果进行对比分析。 结果表明， 集成学习模型的总体识别正确率达到了98.68%， 较单一分类器模型提高了4.64%， 且对潜育期样品的识别率提高了11%。 证实了高光谱成像结合集成学习方法识别潜育期黑斑病鸭梨样品可行; 集成模型显著提高了单一模型的准确性; 为鸭梨黑斑病早期检测和病害分级提供一种新的方法， 同时为深入研究集成学习算法在光谱定性中的应用奠定了一定基础。

为了探究干旱胁迫对茶树幼苗叶绿素荧光参数的影响, 选取龙井茶树幼苗进行干旱胁迫实验。利用叶绿素荧光成像技术提出斜率荧光指数SFI评估茶树幼苗干旱胁迫状况, 计算1~8天内同一时刻灰度均值的极差R, 以R的相对误差δ＜5%确定极差稳定的时间范围, 建立该区间内曲线上各点斜率变化与胁迫天数的相关模型。分析比较了斜率荧光指数SFI、动态荧光指数DFI、光合功能指数PFI、荧光衰减比率Rfd与胁迫天数之间的相关性。结果表明: Rfd和PFI与胁迫天数之间没有明显的相关性, SFI和DFI与胁迫天数之间有相关性。感兴趣区域ROI为50×50pixel时, SFI与干旱胁迫的天数之间的相关性(决定系数R2=0.94)明显高于DFI与胁迫天数之间的相关性(R2=0.60)。利用SFI评估茶树幼苗受干旱胁迫状况具有更高的准确率, 为现代农业中监测植物生长状况提供了参考。

太赫兹技术因具有透视性、低能性、光谱分辨和时间分辨等特性而广泛应用于无损检测领域。对于珍贵的文物来说，太赫兹技术具有很高的实用价值。太赫兹技术不仅能够探测组成文物材料的光谱信息，也能够通过成像的方式探测文物的内部结构，这些结果能够为后续的文物修复提供数据支撑。归纳总结了太赫兹光谱技术和太赫兹成像技术在国内外的一些研究成果，这些结果表明太赫兹技术在无损和原位检测方面有着广阔的应用前景。太赫兹技术与国家文物保护的需求相契合，有助于切实解决国内文物修复的问题，具有一定的推广价值，对国家文物保护具有重要意义。

无衍射光束近年来广受关注，其无衍射、自修复和自加速的传播特性在微观成像应用中显示出潜在的优势。无衍射特性可抑制光束在传播过程中的衍射，有助于提升成像的分辨率。自修复特性可使光束在透过强散射介质后快速恢复波前，提高成像景深和信噪比。自加速特性可增加光场信息的有效探测维度，实现多维重构成像。本综述结合几类生物显微成像技术特点，介绍以贝塞尔光束、艾里光束为代表的无衍射光束在高分辨生物显微成像中的应用研究进展。

智能手机构成的生物医学成像系统的应用范围不断拓展，通过设计光学附件适配器，可以扩展系统的成像功能，从而进行医疗临床辅助诊断。智能手机成像系统已在皮肤科、眼科、口腔科及耳鼻喉科、妇科等有广泛应用，并取得良好效果。综述当前基于智能手机的医疗设备成像系统在临床辅助诊断领域的应用情况，分析其成像技术原理和特点，依据在不同科室的应用分析并总结了成像系统的特点，并对其未来发展趋势进行展望，旨在为后续研究和开发基于智能手机的医疗成像系统提供参考。

近年来，激光诱导液体微射流技术以其热损伤小、精度高、微创等优点，在无针注射、神经外科等医学领域得到了广泛应用。本团队设计了以10.6 μm CO₂激光器为激光光源的微射流装置，并探究了CO₂激光诱导液体微射流特性与激光强度、激光焦点位置与硒化锌镜片距离D的关系。采用不同弹性模量的琼脂糖凝胶模型作为人体模拟组织，评估了10.6 μm CO₂激光诱导液体微射流在组织选择性切割方面的可行性。结果显示，射流流速与激光强度、D成正相关，且微射流对不同弹性模量的生物组织具有高度选择性，表明其在精准去除肿瘤且保留高弹性模量组织的应用方面具有一定的潜在价值。