为了获得稳定性更好、能量更大的准分子激光输出脉冲，对合束方式提高输出脉冲能量稳定性的可行性进行了理论推导、模拟实验以及合束实验研究。从理论推导得知，当激光输出脉冲能量符合正态分布时，多台激光器合束可以降低输出能量相对标准差。对三台输出脉冲能量分布特性符合正态分布的准分子激光器进行合束模拟实验研究，每台输出脉冲能量平均值约为153 mJ，脉冲能量相对标准差约为1%。两台准分子激光器合束时得到输出脉冲能量平均值为305 mJ、能量相对标准差为0.7%的准分子激光脉冲。三台准分子激光器合束时可以得到输出能量平均值为458 mJ、能量相对标准差为0.6%的准分子激光脉冲。使用两台准分子激光器进行三次实际合束实验，其中两台准分子激光器三次合束分别输出能量平均值约为355、350、330 mJ，相对标准差为1.3%、1.2%、1.4%的激光脉冲；三次合束后分别得到能量平均值为687、694、646 mJ，相对标准差为0.86%、0.79%、0.83%的激光脉冲。模拟实验以及合束实验都表明，合束后的能量相对标准差均小于单台能量相对标准差，即合束提高准分子输出脉冲的稳定性。因此，当单台准分子激光输出脉冲能量符合正态分布且平均能量相当时，多台合束可以有效提高激光输出脉冲的能量稳定性。

光切片图像的质量与使用的重构算法直接相关，传统的均方根算法虽然简洁，但在原始图像信噪比和条纹对比度不高时重构效果不佳，得到的三维重建结果并不理想。针对该问题，提出一种去背景和去卷积相结合的光切片方法。与传统均方根算法相比，该方法能有效减少残留条纹，提高微小细节的可见性。实验搭建了一套基于数字微镜器件的结构照明显微系统，以小鼠肾脏细胞、牛肺动脉内皮细胞等为样品进行了光切片实验。实验结果表明，该方法能获得更好的光切片和三维成像效果。

生鲜牛乳中的体细胞数量是判断奶牛是否患有乳房炎的重要依据。针对牛乳在取样过程中细胞贴壁沉降等原因造成体细胞分布不均匀，从而导致体细胞计数不具有代表性的问题，文中提出了一种基于九宫格型微流控芯片使体细胞分布均匀并提升计数准确率的方法。首先在Comsol仿真的基础上制备了九宫格型微流控芯片，提高了细胞分布的均匀度。其次研制了集染色、搅拌于一体的负压进样系统，保证在进样过程中持续保持体细胞分布的均匀度和不受空气的污染。并配合芯片研制了微型显微成像系统，对芯片的九个观测腔拍摄图像。最后通过图像处理的方法对体细胞进行计数，并判断奶牛乳房的健康状况。实验结果表明，每组九张图像体细胞数量的标准差系数均小于等于1.61%，系统计数准确率可达到99.23%。该研究方法为奶牛乳房炎的检测与预防奠定了基础。

针对目前缺乏标准纳秒高压脉冲电源的现状，开展高稳定性纳秒高压脉冲电源回路分析、结构设计及性能测试研究。通过建立纳秒脉冲发生器等效电路模型，仿真计算获得5级初级脉冲发生电路参数，以及一级压缩陡化间隙对纳秒脉冲特性的影响规律。通过纳秒高压脉冲电源结构设计及低抖动电晕稳定开关特性研究，建立高稳定输出的纳秒脉冲电源系统。研制纳秒电阻分压器，建立基于ns及µs量级传递校准测试相结合的刻度因数标定方法，准确获得纳秒电阻分压器的刻度因数。脉冲电源输出特性测试结果表明：纳秒脉冲电源系统可以输出上升时间2.3 ns±0.5 ns、幅值范围10～60 kV的指数纳秒脉冲；输出脉冲电压在全幅值范围内的相对标准偏差不大于±1.5%。

土壤粒度是对土壤近红外光谱造成严重干扰的主要因素之一。 通常在样本前处理阶段采用研磨和过筛土壤来降低土壤粒度干扰, 在数据处理阶段通过对连续光谱微分法等数学方法消除土壤粒度干扰。 但是对于近红外波段离散波长的建模, 至今没有有效的方法消除土壤粒度干扰。 为此, 提出了土壤粒度修正法以解决土壤粒度干扰消除难题。 首先建立土壤粒度修正模型, 将农田采集的标准土壤在实验室烘干消除水分后, 进行土样配置, 得到4个土壤粒度(2.0, 0.9, 0.45, 0.2 mm)和6个全氮浓度等级(0, 0.04, 0.08, 0.12, 0.16, 0.2 g·kg^-1)的96个土壤样本。 采用MATRIX-Ⅰ型傅里叶变换近红外光谱仪采集土壤样本近红外光谱, 计算四个不同粒度(每个粒度包含24个土壤样本)和全部土壤样本在每个波长处(850~2 500 nm)所有样本间吸光度的光谱标准偏差, 分析得到土壤粒度的特征波段为1 361和1 870 nm。 采用特征波段吸光度比值作为单一输入变量建立SVM土壤粒度分类模型, 土壤粒度整体分类准确率为93.8%, 表明对土壤粒度进行分类是可行的。 选择本研究团队开发的基于近红外波段离散波长(1 070, 1 130, 1 245, 1 375, 1 550, 1 680 nm)吸光度的车载土壤全氮检测仪对提出的土壤粒度修正模型进行验证。 结果表明修正后粒度为2.0, 0.9和0.45 mm的吸光度和原始土壤吸光度分别降低了62%, 74%, 111%和61%。 表明土壤粒度修正法可以显著减小土壤粒度干扰。 最后采用BPNN建立不同吸光度的全氮模型, 相较于原始吸光度模型, 修正后的土壤吸光度模型R_v²提高了25%。 表明提出的土壤粒度修正法可以显著减小土壤粒度对近红外光谱离散波长吸光度的干扰, 提高车载土壤全氮检测仪的测量精度。

连铸过程中会不可避免地出现中心偏析, 中心偏析影响钢材均匀性, 严重的中心偏析会对钢材的组织、 质量和性能产生很大的影响。 准确、 快速、 方便地对钢中元素含量分布进行分析, 将有助于指导冶金工作者进行质量控制和工艺改进。 原位统计分布分析是在较大尺度范围内(cm²)各化学组成及其形态的定量统计分布规律的分析技术, 在钢铁、 高温合金等的元素偏析、 疏松、 夹杂物分析上已有成功的应用。 采用原位统计分布分析方法对18CrNiMo7-6中低合金钢连铸圆坯从中心到边缘的各元素分布进行了分析, 得到不同位置各试样的统计符合度、 统计偏析度, 同时采用火花光谱法分析各试样得到相对标准偏差, 研究元素分布与统计符合度、 统计偏析度、 相对标准偏差的相关规律。 结果表明, 各试样P, Nb和S存在明显的偏析, 整体的统计符合度较低, 统计偏析度、 相对标准偏差较大; 各试样Cr, Ni, Mn, Mo和Si分布较均匀, 整体的统计符合度较高, 统计偏析度、 相对标准偏差较小。 圆坯中心部位的6^#样品在10块样品中各元素偏析最明显, 统计符合度最低, 统计偏析度、 相对标准偏差最大; 靠近中心部位的3^#, 7^#, 4^#样品各元素偏析较明显, 各元素统计符合度较低, 统计偏析度、 相对标准偏差较大; 圆坯边缘部位的9^#和10^#样品偏析程度最轻, 各元素统计符合度最高, 统计偏析度、 相对标准偏差最小。 各元素整体上按照从中心到边缘统计符合度逐渐增大, 统计偏析度、 相对标准偏差逐渐减小的规律分布。 原位统计分布分析的统计符合度、 统计偏析度结果与火花光谱分析的相对标准偏差结果在各试样的元素偏析上呈现出相同的规律。 由原位统计分布分析得到各试样的元素含量等高图趋势与统计符合度、 统计偏析度、 相对标准偏差结果也呈现出相同的规律。 因此, 原位统计分布分析技术可对材料元素分布提供准确、 快速的表征, 为材料及工艺研究提供反映材料内在质量的判据方法。