受工作环境和时间的影响射频负载阻抗在工作时是不断变化的, 影响射频源的输出功率和工作效率。因此, 需要在射频源和负载之间构造匹配网络, 并且能够实时跟踪负载阻抗的变化, 对匹配网络元件的参数做出相应调整, 使射频源能够实现最大功率输出。根据射频源负载变化特点选择Γ型匹配网络, 利用Smith圆图的变化规律控制匹配网络可调元件变化的约束规律。实现方式是由罗氏线圈和电容分压器检测传输线上的电流和电压信号, 输入AD8302幅相检测电路得到信号幅度比和相位差; 经过模数转换输入STM32; 根据Smith圆图的阻抗和导纳的变化特点, 采用PID算法控制步进电机的转角和转向, 由此形成全新的闭环控制系统。由实验和仿真结果可知, 此种匹配方法能够使电路在5 s内实现快速匹配, 并且使误差控制在3°以内。

基于质心提取的线性拟合法，提出了一种自动化快速处理中阶梯光栅光谱仪谱图的方法，解决了中阶梯光栅光谱仪无法直接通过交叉色散形成的二维光谱图标定入射光波长的问题。根据中阶梯光栅光谱仪光谱图背景光的分布特点，采用背景扣除法处理光谱图，提高了后续光谱图光斑提取算法的运算效率。利用基于质心的曲线拟合中心定位算法，将光斑位置的提取精度提高到亚像素量级。建立了中阶梯光栅光谱仪理论谱图与实际二维谱图的自动匹配模型，并根据光栅的线性色散特性，采用插值法计算谱图还原模型中未列出的坐标位置处的波长。实验结果表明: 该算法对整个谱图的处理时间不超过3 s，波长提取精度达10-2 nm，不仅实现了中阶梯光栅光谱仪波长的自动化提取，还提高了波长提取精度。

提出了一种基于空间控制点的全自动标定方法，该方法只需知道控制点的空间坐标及其图像，通过自动提点、自动匹配以及高精度解算三个过程完成全自动标定。针对已知光心位置和已知光轴指向两种情况，对摄像机标定进行了理论推导，提出了焦距一致判据的自动匹配算法；针对不存在先验信息的情况，以计算残差和重投影残差为判据，根据最近邻原则提出了残差最小自动匹配算法。仿真和实验验证了提出的自动匹配算法和全自动标定模型的快速、正确性和高精度。

大型零件三维测量过程中常需要粘贴较多的标志点来进行自动拼接。由于人工粘贴标志点的随机性与噪声等因素的影响，标志点自动匹配时极易产生误匹配标志点，影响了多次测量时点云数据自动拼合的稳定性。针对此问题，在实现标志点自动匹配的基础上引入随机抽样一致(RANSAC)算法去除误匹配标志点。该方法根据选定好的目标模型和相关评判准则，将所有的匹配标志点分为内点和外点，利用内点计算出当前最佳目标模型参数，经过一定次数的随机采样后计算出最终的最佳目标模型参数，从而有效地去除大型零件点云数据自动拼合过程中出现的距离误匹配标志点和噪声误匹配标志点。模拟实验和拼接实例表明该方法是可行的，能有效地提高大型零件点云数据自动拼合的稳定性。

为了实现图像的自动匹配，提出了一种新的SIFT 匹配策略。首先，给定一个基本的欧式距离最小值与次小值的比率值，对SIFT 特征对进行判断，得到粗匹配集合。然后，统计粗匹配对的主方向角度差直方图和最小欧式距离直方图，以主方向角度差落入直方图峰值所在邻域和最小欧式距离小于直方图主峰所对应的距离值作为匹配条件进行精匹配。最后，统计精匹配对的比率直方图，以欧式距离最小值与次小值之比小于直方图主峰所对应的比率值作为控制条件，剔除误匹配。实验结果表明：在待匹配图像有一定程度的视点、光照、旋转、比例变化等情形下，该方法具有稳定、可靠的特点。该方法能自动选择匹配阈值，实现无人工干预的自动匹配。