针对无人机拍摄叶片红外图像背景冗余信息较多、拼接精度不高等问题, 本文提出一种基于形态学改进 Chan-Vese分割与局部特征匹配的红外风机叶片图像拼接算法, 首先, 对图像进行中值滤波降噪, 使用形态学运算改进基于 Chan-Vese模型的水平集算法, 生成表达主体的掩膜。基于掩膜去除冗余背景提取局部 Harris特征点; 对掩膜进行二次形态学腐蚀处理, 抑制边界锯齿像素上的伪特征点; 最后, 使用暴力匹配及随机抽样一致(Random Sample Consensus, RANSAC)算法筛选出有效匹配点对, 计算单应性矩阵实现匹配拼接。与传统图像分割下 Harris拼接算法相比, 本文改进后的算法拼接精度有明显提高, 在不同的测试场景下显示出较强鲁棒性。

受大田环境的影响, 田间采集的冬小麦冠层光谱内含有大量与目标信息无关的噪声, 这制约了高光谱数据对冬小麦植株信息的估测能力。 为制约噪声信息对光谱信息的影响, 探寻提升光谱对冬小麦植株水分供给信息估测能力的方法, 通过野外地面实验获取大田冬小麦高光谱数据及其叶片含水量信息, 采用离散小波算法处理分析高光谱数据, 结合相关性分析算法、 偏最小二乘算珐, 定量分析5类小波基对离散小波算法分离光谱信息的影响规律, 离散小波算法在分离可用光谱信息与噪声中的普适规律及小波基对信息分离的影响进行探讨, 从而为田间光谱数据的处理与分析提供理论与方法支撑。 结果表明: (1)与冬小麦含水量敏感的波段多分布于D1-D5尺度, 且敏感波段在各小波基内的分布区间相对一致, 但波段位置与相关强度均存在一定差异, 这表明小波基的选择能影响高频信息与冬小麦叶片含水量的相关强度与波段位置。 (2)可用的光谱信息与噪声信息均随分解尺度的增加而呈先升后降的规律, 噪声信息对高频信息估测能力的干扰强度随尺度的增加而降低, 高频信息对冬小麦叶片含水量的估测能力随尺度的增加而降低。 (3)模型的精度与稳定性是可用光谱信息与噪声信息综合作用的结果, 其中基于meyer小波基的D5尺度构建的估测模型为最优模型, 其建模精度的R2=0.625、 RMSE=1.562, 验证精度的R2=0.767、 RMSE=1.828。 本研究的结论可为基于离散小波算法的光谱处理与分析提供指导, 并为受噪声影响较重的光谱信息的处理与分析提供一定参考, 同时也可为我国西南、 南部等全年水汽含量较高区域内或北方夏季作物叶片含水量的检测提供基础支撑。

镍基单晶高温合金是含有10~15种元素的复杂合金, 具备优良的高温强度和耐腐蚀性。 目前, 先进燃气涡轮发动机的涡轮部件几乎都采用空心结构的单晶叶片。 叶片服役过程中要承受超过其熔化温度数百摄氏度的高温和巨大离心应力, 是工况条件最为恶劣的航空零件, 被誉为“工业王冠上的明珠”, 研制发展更耐高温的叶片材料以及改进叶片的冷却技术是提高涡轮进口温度的关键手段。 新一代的单晶叶片中添加大量难熔元素（如Ta, W和Re等）用来提高承温能力, 但这些元素在凝固过程中存在严重的枝晶偏析, 导致组织内成分分布不均匀。 通常采用复杂的多级热处理来溶解非平衡组织, 减小偏析。 枝晶间成分的详细表征对优化热处理工艺和叶片设计具有重要的意义。 微束X射线荧光光谱是一种无损检测技术, 制样简单, 无需镀导电膜, 可对样品进行多元素同时检测, 多用于生物和考古领域, 定量表征成分复杂的金属材料存在一定困难, 应用案例较少。 单晶高温合金具有特殊的十字枝晶组织, 尺寸约为几百微米, 微束X射线荧光光谱可以满足单晶叶片枝晶成分的详细表征和大区域面积的成分分布定量统计需求。 本实验基于微束X射线荧光光谱技术, 建立了镍基单晶高温合金枝晶成分定量统计分布表征方法, 并应用于新型单晶涡轮叶片的全域枝晶组织成分定量分布表征, 探讨了单晶涡轮叶片叶冠到榫头的成分演变规律, 获得了不同部位主元素的一次偏析比和二次偏析比。 结果表明, Re, W和Ta元素偏析严重, 随着叶片截面尺寸的增加及与冷却铜盘距离的增加, 叶片叶冠到榫头各元素的偏析程度降低; Cr, Co和Mo元素偏析比接近于1, 偏析变化不明显, 分布较均匀。 通过对单晶叶片枝晶成分的定量统计解析, 获得了单晶叶片成分的演变规律, 为叶片的设计和凝固工艺的改进提供数据支撑。

油茶（Camellia oleifera）炭疽病是油茶产业普遍发生的一种破坏性极强的病害， 严重制约了油茶产业的发展， 油茶患炭疽病初期只需及时修除树上的患病部位， 随着病情的加重需铲除患病枝干， 患病严重的病株要及时砍伐。 针对目前检测油茶炭疽病等级的实验复杂、 判定精度不高等问题， 提出采用激光诱导击穿光谱（LIBS）结合傅里叶变换近红外光谱检测油茶叶片炭疽病等级判定的方法， 以实现油茶炭疽病等级的快速、 高效和高精度判定。 健康和感染不同程度炭疽病油茶叶片的LIBS光谱中Fe、 Ca、 Mn、 CaⅡ等元素健康油茶叶片与患病油茶叶片存在显著差异， 且随着患病程度的增加元素的特征峰强度逐渐降低， 主要原因是这几类元素都是油茶生长所必需的元素; 健康油茶叶片与患不同程度炭疽病油茶叶片的傅里叶变换近红外光谱的吸光度也存在差异， 随着油茶叶片炭疽病等级的加重傅里叶变换近红外光谱的吸光度逐渐降低， 主要是由于傅里叶变换近红外光谱能够反映样品的物理特性。 分别采用归一化（Normalization）、 多元散射校正（MSC）、 标准正态变换（SNV）预处理方法结合竞争自适应重加权采样（CARS）、 连续投影算法（SPA）变量筛选方法建立了偏最小二乘判别分析（PLS-DA）和支持向量机（SVM）的油茶炭疽病等级的融合光谱分类模型。 PLS-DA模型中LIBS(Normalization-CARS)-NIR(Normalization-CARS)-PLS-DA的预测集RMSEP=0.173, R2p=0.987, 误判率为0; SVM模型中LIBS-NIR-CARS-SVM的建模集精度100%， 预测集精度为97.59%。 实验结果表明: 基于LIBS与傅里叶变换近红外光谱融合检测油茶叶片炭疽病等级中PLS-DA模型比SVM模型的定性分析精度更高， 模型更稳定。 研究表明: LIBS光谱联合傅里叶变换NIR光谱可高效、 快速、 高精度地区分健康油茶叶片与各个等级的炭疽病油茶叶片。

随着海上风电的持续发展，风机的安全运维越来越重要。传统的停机检测方法代价较高，基于修正的热弹性应力分析（TSA），提出一种风机叶片热红外检测技术。经典TSA的应用条件是绝热（即高频率循环载荷），但风机叶片等结构承受的循环载荷达不到高频。为了提高热红外在低频率载荷下的检测精度，对经典TSA理论进行修正，并通过疲劳实验对修正模型进行验证。其次，利用BLADED风机仿真软件对叶片的推力进行分析，计算叶片3个方向的推力及推力变化频率。通过修正的TSA模型对低频率载荷下风机叶片的表面温度进行分析，进而通过TSA理论对叶片表面进行应力及损伤检测。

植被重金属污染监测是当今高光谱遥感监测研究的重要内容。 为了将高光谱遥感技术定性的用于植被重金属污染监测研究, 从盆栽实验采集的反射率光谱数据方面进行研究。 在实验室室内设置不同胁迫浓度的重金属铜铅玉米盆栽实验, 测定了不同浓度Cu2+和Pb2+胁迫下玉米叶片的反射率光谱和Cu2+和Pb2+含量等有关铜铅污染玉米的基础数据, 形成了关于重金属铜铅污染玉米植株的一套完整的数据集。 研究提出了一种铜铅探测指数(CLDI), 实现了不同培育期的两种玉米品种的重金属铜铅胁迫监测, 从而为当前植被重金属污染探测提供了新的思路。 研究设计了不同浓度的铜铅污染实验, 将测量获得的玉米叶片450～850 nm的光谱反射率进行一阶微分(D)和包络线去除(CR)处理后得到微分包络线去除(DCR)光谱曲线, 利用皮尔逊相关系数(r)分析DCR数据和生化数据, 选择对重金属Cu敏感的特征波段。 计算的皮尔逊相关系数表明DCR值在490～520和680～700 nm与土壤和叶片中的Cu2+含量呈现接近于1的线性正相关, 在630～650和710～750 nm呈现接近于-1的线性负相关。 选择波长505, 640, 690和730 nm的DCR值建立CLDI, 通过计算土壤和叶片中的Cu2+含量与CLDI和常规的植被指数(VIs)的皮尔逊相关系数, 将两者进行对比, 从而验证了CLDI的有效性。 选用2017年实验获取的不同品种玉米叶片光谱数据, 将CLDI同样和常规的植被指数(VIs)进行对比, 从而验证了CLDI对不同品种的玉米具有鲁棒性。 将CLDI应用到铅胁迫下玉米叶片的污染程度监测, 验证了其对于不同重金属的普适性。 结果表明, CLDI与Cu2+和Pb2+胁迫浓度相关性显著, 与其他植被指数相比, 相关性更高。 提出的CLDI探测铜铅胁迫下不同品种不同时期的玉米污染程度, 具有计算方便, 鲁棒性, 高效性、 普适性的优点。 该研究基于实验室叶片尺度, 可为冠层尺度的重金属胁迫监测提供理论基础。

为了提高非接触式测量的数据处理精度, 采用一种分阶段配准的方法, 先将缺损叶片分为4个部分, 采用自配准算法对每部分进行配准; 再对相邻两部分采用改进的完全配准算法进行整体配准。结果表明, 自配准算法与传统算法相比, 在配准误差均小于0.005 mm的前提下, 配准时间可以缩短到1 s以内; 完全配准与传统算法相比, 速度较快, 并通过0级的标准量块测量实验得出系统的测量误差小于0.010 mm, 满足叶片测量的精度要求。该分阶段配准方法对测量航空叶片具有一定的应用价值。

为解决废弃风机叶片大量堆存、难以处理的问题, 通过机械粉碎方法得到再生风机叶片纤维, 研究不同掺量(0%、10%、20%和30%, 质量分数)再生纤维对混凝土力学性能和抗冻性能的影响, 探讨废弃风机叶片在混凝土中利用的经济和环境价值。结果表明: 掺10%、20%和30%再生风机叶片纤维混凝土的抗弯强度和劈裂抗拉强度较素混凝土提高明显, 抗弯强度分别提高了2.8%、2.8%和11.1%, 劈裂抗拉强度分别提高56.3%、68.8%和 40.6%。掺20%再生风机叶片纤维混凝土冻融寿命可达75次, 远超素混凝土的冻融寿命(25次), 混凝土抗冻性能显著提高。但是, 再生纤维掺量过高(30%)时, 混凝土吸水率上升明显, 抗压强度和抗冻性能下降。相比传统的焚烧处理, 在混凝土中掺入20%再生风机叶片纤维, 可降低混凝土成本69.2元/m3,减少CO2排放0.04 t/m3。