实弹射击是部队的基础**训练项目。现有报靶系统中基于计算机视觉的弹孔识别定位系统由于具有快速、精确、安全、人员成本低等优点而被广泛应用到该项目中。然而，计算机视觉系统处理的图像通常受镜头加工工艺以及相机轴向与被测对象所在平面不垂直的影响，导致被测对象的图像产生畸变，最终会给弹孔坐标位置的精准定位带来误差。为了提高基于计算机视觉的自动报靶系统的报靶精度，提出一种基于卷积神经网络的畸变校正算法，只需一张胸环靶面的模板图像即可模拟出大量训练数据集。训练完成后，输入一张畸变图片就可以得到该图片的畸变参数，并利用该参数完成对图像的畸变校正。与传统校正算法的对比结果表明，该算法校正效果较好，有利于提升基于计算机视觉的自动报靶系统的报靶精度。

提出了一种可校正的12位C2C电容阵列混合结构逐次逼近型模数转换器(SAR ADC), 其数模转换器(DAC)由低6位分裂式C2C DAC阵列与高6位二进制DAC阵列构成。提出的混合结构DAC既解决了中高精度二进制SAR ADC中总电容过大的问题, 又避免了分段式二进制DAC分数值桥接电容无法与单位电容形成匹配的问题。该结构能显著降低整个ADC的动态功耗。此外, 将高位终端电容和低2~6位量化电容拆分成相等的两个电容, 引入冗余量, 使得该ADC的电容权重可以被校准, 降低了电容失配以及寄生电容的影响。最后, 为了避免电容上极板复位信号因电容阵列容值大而导致的延时偏大问题, 采用高6位DAC采样的方式, 并在高6位DAC中引入单位电容大小的终端电容, 弥补了参考电压区间不完整的缺陷。仿真结果显示, 在15 V电压下, 该ADC总体功耗仅为11184 μW, ENOB为1249位, SFDR为9146 dB, SNDR为7697 dB。

针对激光惯性约束聚变实验中的靶丸等微球表面缺陷的真实高度测量问题,为解决现有测量方法存在的缺陷跃变处2π整数倍相位缺失问题,提出一种基于垂直扫描白光干涉技术的零位显微干涉测量方法。该方法采用白光球面零位干涉思想,通过垂直扫描球面干涉获取全视场白光干涉图,然后运用七步移相算法及蝙蝠翼校正算法实现靶丸表面缺陷的形貌计算,最后将白光干涉测量法与激光干涉测量法进行对比实验。结果表明,白光干涉法能够有效解决激光干涉法在缺陷跃变处的2π整数倍相位缺失问题,实现靶丸表面缺陷的真实高度测量,从而扩展靶丸类微球表面缺陷的测量范围。

土壤有机质（SOM）是植物生长必需的营养物质, 也是土壤属性检测的重要参数。 快速、 高效地获取土壤有机质信息对精细农业的发展具有重要意义。 近红外光谱技术具有快捷、 低成本等优势, 被广泛应用到土壤有机质的测量中, 然而土壤水分在近红外光谱(780～2 500 nm)中具有很强的吸收特性, 对土壤有机质的检测形成了一定的干扰。 分析了50个土样在不同含水率（约17%, 15%, 10%, 5%和干土）下的近红外吸光度谱图特性, 利用水分敏感波段2 210, 1 415和1 929 nm构建了水分修正系数（MDI）, 并在此基础上对不同含水率土样进行了重构, 以消除水分对土壤有机质预测模型的影响。 结果如下: （1）经MDI校正重构后的吸光度谱图与对应的干土土样吸光度谱图相近, 能较好地反映其干土土样的吸光度谱图特性。 （2）采用偏最小二乘（PLS）法建立了干土土样的有机质定量预测模型, 并对重构后的不同含水率土样进行了预测, 其统计参数分别为: 预测相关系数（RP）0.90, 预测标准误差（SEP）0.802和预测均方根误差（RMSEP）1.09; 与原始未经MDI校正的预测结果相比, 相关系数上升了0.032, 预测标准误差降低了0.113, 预测均方根误差降低了0.25。 结果表明, 本研究提出的水分校正算法可以降低水分对土壤有机质预测的干扰, 提高利用干土土样有机质定量预测模型预测不同含水率土样的精度, 可为基于近红外光谱技术的土壤有机质实时测定技术的推广提供理论依据。

提出面向成像系统的光学和数字图像处理联合优化设计.根据泽尼克多项式模型分析了每种像差对成像清晰度的影响; 在变分贝叶斯框架下, 提出了基于加权双向差分先验模型的像差数字校正算法; 将像差分为易于数字校正和不易于数字校正两类, 建立基于像差选择性校正策略的光学-数字处理联合设计方法.采用联合设计方法设计了三镜片大像差光学系统, 其奈奎斯特频率处的MTF值约为0.50, 采用传统方法设计的六镜片光学系统MTF值约为0.53, 两系统成像质量相当, 本文方法可降低系统复杂度.

针对目前所建立的柑橘溃疡病高光谱模型普适性差、 预测精度低的问题, 提出了基于不同仪器间高光谱模型传递来提高模型稳健性的方法。 以脐橙52和卡拉卡拉红肉脐橙为研究对象, 利用实验室高光谱成像平台(System 1, S1)和便携式高光谱成像仪(System 2, S2)采集了健康和染病柑橘的高光谱图像, 建立了独立的柑橘溃疡病判别模型, 并分析了不同预处理方法和判别模型对模型预测性能的影响。 将S1和S2分别作为源机和目标机, 利用直接校正算法对目标机获取的高光谱图像进行校正, 分析模型传递前后的模型判别能力。 结果表明, 采用二阶导数预处理, 极限学习机预测性能最佳, 基于S1和S2检测的预测集识别率分别为97.5%和98.3%; 以S1数据建立主模型, 对经直接校正算法校正后的S2高光谱图像进行识别, 预测集的识别率从校正前的38.1%提高到了86.2%。 说明该方法可用于不同型号高光谱成像仪之间的定标模型传递, 对于建立稳健可靠的柑橘溃疡病判别模型具有重要意义。

为了解决在大范围、 多点位温度实时监测过程中温度传感器铺设工程复杂、 维护成本高等问题, 研究开发了基于光纤布拉格光栅结构的温度监测系统。 利用光纤光栅衍射对波长的选择性, 建立了温度与波长的函数关系, 通过计算波长变化量反演被测位置的温度信息。 由于环境、 材料等因素, 光谱分布与温度变化并不满足线性变化, 所以设计了光谱校正算法完成波长与温度函数的曲线拟合, 曲线拟合度大于99.7%。 实验采用FB136L-IAC型防爆干燥箱、 LPT-200型二极管, 1 550 nm光纤等对20～280 ℃范围内温度进行多点位实时检测, 实验结果显示, 当防爆干燥箱中的温度每改变1 ℃时, 对应的中心波长向长波方向偏移大约0.04 nm, 与标准温度测试数据进行对比, 误差低于±0.3 ℃。 由于系统采用光纤传感网络, 所以具有很强的抗电磁干扰能力, 而光纤光栅衍射可实现精密测量, 动态响应范围大、 精度高。 系统的新颖之处在保证高精度测量的同时, 仍满足大范围、 多点位、 高抗干扰能力的快速铺设, 具有很强的实际应用价值。

为了提高激光三角测量系统的精度,减小待测表面倾斜对测量结果的影响,针对具有某种具体表面特性的待测表面,提出了一种表面倾斜校正算法。该算法采用对不同的倾斜角度所产生的偏差与倾斜角度建立一个函数库,对该函数库进行曲线拟合,产生一条标准倾斜角度误差曲线,根据该曲线及待测表面的倾斜角度对测量结果进行校正。实验结果表明:该算法可以将待测表面倾斜引起的测量误差减小到原来的1/5,最终可以将此测量误差控制在±10 μm以内,对不规则表面的测量具有较好的实用价值。

相干多普勒激光雷达通过探测大气气溶胶后向散射信号的多普勒频移来反演风场。机载多普勒激光雷达的应用发展拓展了风场探测的领域、提高了探测时效性。而机载激光雷达的风场反演相对于地基系统来说要复杂很多，这归因于飞机平台的移动特征带来的多普勒影响。主要论述了机载多普勒激光雷达在风场反演过程中需要实现的主要数据校正算法，包括姿态校正、高度校正、速度校正、地面信号校正算法等，并实现了激光地面作用点海拔高度和地面信号速度的反演和对比验证，对比结果具有较好的一致性。这些算法的有效解决对于提高激光雷达测量精度具有重要意义。