光学遥感图像广泛应用于天气预报、环境监测和海洋监管等领域。光学传感器拍摄的图像受大气条件和气候因素影响较大，云雾遮挡可导致图像内容丢失、对比度下降和颜色失真等一系列问题。基于此，提出一种基于融合和细化机制的光学遥感图像去云雾算法，实现高质量的单张遥感图像云雾去除。云雾去除网络基于融合和细化机制实现含云雾图与无云雾图的转换。其中，采用融合机制的多尺度云雾特征融合金字塔在不同尺度空间上提取云雾特征并进行融合，采用细化机制的多尺度云雾边缘特征细化单元对云雾的边缘特征进行细化加工，进而重构出清晰的无云图像。采用对抗学习策略，判别网络对特征进行自适应校正并将云雾特征分离出来，从而得到更准确的判别结果，有利于网络生成逼真的云雾去除结果。在开源数据集上选取5种算法进行对比实验，实验结果表明，所提算法云雾去除效果较优，没有产生颜色失真和伪影等现象。在薄云测试集上，所提算法的结构相似性（SSIM）和峰值信噪比（PSNR）分别超过第二名约11.9%和15.0%，在厚云测试集上，所提算法的SSIM和PSNR分别超过第二名约9.3%和9.9%。

以TC4钛合金为研究对象，采用数值模拟与试验相结合的方式，研究了激光冲击TC4钛合金表面金属塑性变形和体积流动规律，分析了塑性变形驱动金属表层体积流动、应力重构、晶粒细化的机制。研究结果表明：激光冲击塑性变形使得光斑中心区域材料向着边缘及材料内部流动。整体塑性变形体积数值计算结果显示：当功率密度为1.58、2.25、3.02 GW/cm²时，表面凹坑体积大致等于内部正向变形体积与表面环状凸起体积之和，在无相变体积改变的情况下，试件整体塑性变形符合体积不变定律；不同激光功率密度作用下的表面残余应力分布与表面塑性变形分布规律大致相同，存在对应关系；表面凹坑变形、环状凸起变形、内部凸起变形各区域粒径尺寸分别为99、108、136 nm，晶粒细化程度在表面凹坑区、环状凸起变形区域、内部正向变形区域依次递减。此外，光斑边缘出现的微凸起变形在受到搭接激光冲击作用后，再次发生塑性变形，微凸起变形在冲击载荷方向被压回，向着材料内部流动；凹坑表面各光斑边缘处依旧存在较小的微凸起变形。

铝合金密度低、比强度高、耐腐蚀性能好，是一种优异的轻量化金属材料。为了提升激光选区熔化（SLM）技术成形铝合金的力学性能，提出将Cu元素作为单质颗粒掺入铝合金材料的强化方法，探究了Cu元素掺入比例对SLM成形铝合金打印质量和性能的影响。结果表明，Cu粉的掺入简单有效地细化了铝合金显微组织晶粒，提高了基础铝合金材料的拉伸强度。Al₂Cu相能有效细化晶粒，在搭接区域形成更细密的微观等轴晶组织。随着铜粉掺入量的增大，组织内部生成的Al₂Cu相逐渐增加，晶粒尺寸逐渐减小，从3.30 μm减小至2.12 μm，显微组织得到了细化。掺入质量分数5%铜粉的样件具有最高的拉伸强度为460 MPa，较未添加样件提高了20.4%，但是过量铜粉掺入后，样件内部因为存在未熔颗粒性能有一定程度的下降。该研究对于进一步提高SLM成形铝合金的力学性能具有重要意义。

光频扫描干涉绝对距离测量系统需校正光频扫描非线性、细化信号距离谱，因此系统的数据采集及处理效率低，难以满足大尺度数字化制造场景中长度测量需求。本文设计的数据采集与处理系统，引入辅助干涉信号作为数字信号采集系统时钟，在信号采集过程中，同时校正等光频采样的光频扫描非线性，因此效率较高。并采用稀疏快速傅里叶变换确定距离谱细化区间，基于细化-快速傅里叶变换实现距离谱细化，有效提高距离的精密解算效率。实验结果表明：本文设计的系统，在数据处理速度方面，较使用线性调频Z变换的传统系统提高10倍以上；与商用干涉仪比对，在15.4~16.1 m等效空间距离范围内，测量结果误差保持在10 μm以下，测量重复性优于6 μm。

针对传统基于频域-时域变换的微波光子滤波解调技术应用于多点或准分布式传感系统时解调精度受限于射频（RF）响应测量带宽的问题，借助频谱细化算法选带快速傅里叶变换（Zoom-FFT）的思想，推导出时域细化表达式，有效解决了RF响应测量带宽、解调速率和解调精度三者之间相互制约的问题。相比于直接和补零离散傅里叶逆变换，在相同时域分辨率下，所提算法能大大降低对RF响应测量带宽的要求和频域-时域转换时的计算量，同时可有效提升解调速率。在验证性实验中，构建了包含5个光纤布拉格光栅（FBG）的多点传感系统，测试结果表明：在相同时域分辨率下，所提算法所需的计算点数减少为补零算法的1/200，运算时间降低为补零算法的10/145；对于给定的5 GHz扫频带宽，当采样点数大于1000点时即可实现亚皮秒级的时域分辨率，对应的FBG的波长解调精度为皮米量级。

针对TiAl基合金激光焊接过程中出现的裂纹问题，利用扫描电镜(SEM)及电子背散射衍射(EBSD)等方法研究了TiN相对接头焊缝相变织构及晶粒细化的影响。研究结果表明：当焊缝中没有TiN相时，焊接接头成形良好且没有缺陷，焊缝组织主要为Burgers α₂相，焊缝区域的完整凝固路径为L→L＋β→β＋α→α＋γ→α₂＋γ；当焊缝中存在TiN相时，焊接接头产生了贯穿性裂纹缺陷，主要原因是TiN是一种脆硬相，在激光焊接过程中极易引发裂纹。焊缝组织主要由TiN枝晶相及non-Burgers α₂相组成，同时TiN相和α₂相之间存在一定的取向关系即{111}TiN//{0001}α2。TiN相对焊缝组织有晶粒细化作用。焊缝区域的完整凝固路径为L→TiN＋L→TiN＋β→TiN＋α＋γ→TiN＋α₂＋γ。

针对路面裂缝检测时裂缝的位置、形态的不确定性及裂缝特征与路面背景纹理的相似性等问题，提出了一种改进的多分支特征共享结构网络的裂缝图像分割算法。为了在减少计算参数冗余的同时提高检测精度，使用轻量化特征提取网络获取高层特征，采用多分支跳跃连接的方法提高通道间的信息利用。各分支融合全局卷积网络（GCN）模块和边界细化（BR）模块，提高了对裂缝边缘的分割性能和对裂缝区域内部分类的鲁棒性，利用循环残差卷积（RRC）模块，推动了对裂缝特征的累积。最后采用中轴法提取裂缝骨架，计算裂缝的形态参数，得到裂缝长度和宽度的相对误差分别为4.73%和5.21%。设计的多组对比实验结果表明，所提改进算法能够有效地提高对路面裂缝检测的精度和效率。

机器视觉对裂缝进行宽度测量时存在测量方向不能有效反映裂缝真实宽度方向、测量不精确的问题。为此，以水库大坝的裂缝为对象，主要研究了裂缝主干提炼和宽度测量方法。在图像细化的基础上进行进一步精简，得到裂缝的主干，其主干每点的八邻域总点数不超过2，精简了冗余的数据点，邻域分布种类数减至16种，增强了主干对裂缝形状的描述能力；融合主干宏观和微观特征作为宽度测量方向的依据，获得较对比方法更为准确的测量方向，实现裂缝宽度连续、准确的视觉测量。增加测量召回率与方向误差两种评估标准，全面地验证所提方法的准确性。所提方法具有实际工程应用的前景，并为其他细长不规则目标的径向视觉测量提供参考。