光谱编码计算关联成像技术研究

现有的多光谱成像技术通常采用光学分光的方式，使用多个探测器对成像场景的光谱图像进行采集，导致现有成像系统复杂，数据量大、效率低。针对现有技术的不足，提出基于正交调制模式的光谱编码计算关联成像技术。通过正交光谱编码矩阵融合Hadamard基图案构造投影散斑对宽带光源进行调制，单像素探测器收集成像物体与调制光源相互作用后的反射信号；应用演化压缩技术复原成像物体的混叠光谱图像；利用编码矩阵的正交性质解码出欠采样的光谱分量图像，对分离出的图像应用组稀疏压缩感知算法重构全采样的光谱分量图像，最后融合出成像物体的多光谱图像。通过数值模拟与实验两方面验证了所提方法的高效性。所提的技术简化了多光谱关联成像系统，降低了数据量。光谱编码方法可以扩展到更多的光谱通道，也可以应用在偏振关联成像、信息加密等领域。     

利伐沙班的定量检测:拉曼光谱法与远红外吸收光谱法

利伐沙班是一种新型口服抗凝药，它具有疗效确切、安全性好、使用方便等优点，所以经常用于静脉血栓栓塞性疾病的预防与治疗，以及非瓣膜性房颤的卒中预防。由于利伐沙班在患者体内的浓度会影响其对凝血因子Xa的抑制作用，这导致患者的临床反应有个体差异，影响最终治疗效果。为了更加合理地使用利伐沙班，临床上需要监测人体血液或尿液中利伐沙班的浓度。针对该临床需求，文中基于远红外指纹谱和拉曼特征谱在物质有效识别和定量分析的优势，采用傅里叶变换红外光谱仪和激光共聚焦拉曼光谱系统，针对液体状态下利伐沙班进行识别并定量检测。文中先通过傅里叶变换红外光谱仪检测利伐沙班的远红外吸收谱随其浓度发生的变化，再通过激光共聚焦拉曼光谱系统检测了利伐沙班的拉曼光谱随其浓度发生的变化，最后比较了远红外光谱法与拉曼法的准确率。经过比较，远红外检测的精度比拉曼光谱检测的精度提升2倍。这些结果对临床医学中利伐沙班的使用具有重要意义。     

碳纤维连续抽油杆夹持技术

碳纤维连续抽油杆(简称碳纤维杆)具有质量轻、抗拉强度高和抗腐蚀性强等优点,用于深井、超深井和腐蚀性油井可大大降低能耗、提高采油效率,但是由于碳纤维杆的抗剪能力差、表面摩擦因数低,已有的碳纤维杆夹持系统提升力不足、伤杆断杆等问题突出,大大影响了碳纤维杆技术的推广应用。为了解决碳纤维杆的夹持难题,开展了碳纤维杆的基础性能评价、夹持摩擦副材料开发、表面结构及介质影响配套夹持系统试验等方面的研究工作。通过试验对比研究,优选了碳纤维杆的夹持摩擦副材料和夹持表面结构形式,提高了对碳纤维杆夹持的提升力和可靠性;结合碳纤维杆作业机注入头夹持系统非对称运动的特性,优化了夹持块的结构,并对夹持块切入角部位采用软合金材料,解决了碳纤维杆夹持时存在的错位夹持块弯折咬杆和注入头运转时的切入角磕碰伤杆问题。配套作业机注入头形成的碳纤维杆无损伤夹持技术,为碳纤维杆技术在油田的推广应用奠定了基础。     

深竖井大吨位提升机高比压高摩擦因数衬垫的研制

针对深竖井、大吨位的提升条件下,摩擦衬垫需要高比压和高摩擦因数的难题,在工况分析和参数设计的基础上,研制了比压为2.5 MPa、摩擦因数为0.28的摩擦衬垫,并分别对衬垫的稳定性、抗比压能力、硬度特性、压力特性和磨损情况进行试验.委托第三方检测验证,衬垫的比压试验值达到9.8 MPa,摩擦因数试验值达到0.381,满足实验室的指标要求.     

基于近红外光谱的橙汁中酸土脂环酸芽孢杆菌的生长预测

酸土脂环酸芽孢杆菌（Alicyclobacillus acidoterrestris）是引起橙汁劣变的主要微生物，为研究酸土脂环酸芽孢杆菌在橙汁中的生长规律，利用近红外光谱获取橙汁中酸土脂环酸芽孢杆菌含量的信息，采用标准化（autoscale）、多元散射校正（multiplicative scatter correction,MSC）、标准正态变换（standard normal variate,SNV）、去趋势化（detrend）对光谱进行预处理，结合化学计量学，构建近红外光谱与酸土脂环酸芽孢杆菌含量预测模型。在此基础上，将近红外光谱转换为酸土脂环酸芽孢杆菌预测菌落数据，并采用“一步法”直接基于预测菌落数构建橙汁中酸土脂环酸芽孢杆菌的生长模型。结果表明，利用标准化进行光谱预处理建立的偏最小二乘（partial least squares,PLS）模型对橙汁中酸土脂环酸芽孢杆菌含量的预测效果相对较好，其预测决定系数（prediction determination coefficient,Rp2）与预测均方根误差（root mean square error of prediction...     

西藏丁青象牙玉的玉石学及矿物学特征

矿床产于西藏丁青县，其质地温润细腻，色如象牙，故得名“象牙玉”， 矿石呈砾石状，部分呈磨圆状、椭圆状。运用紫外可见光谱、X射线荧光光谱、红外光谱、X射线粉晶衍射及扫描电镜等技术对象牙玉进行了玉石学及矿物学特征研究。结果表明:象牙玉摩氏硬度在4~6，相对密度2.92~3.05，折射率1.62~1.70，无多色性，无特征吸收谱带，主要矿物成分为菱镁矿（MgCO₃），少量石英（SiO₂），微量方解石（CaCO₃）。丁青象牙玉的玉石学及矿物学特征可作为产地鉴定的依据。      

机器学习理论的超光谱遥感图像无损压缩

针对一般超光谱遥感图像的压缩方法无法同时实现图像信息缩减和图像完整性的问题，提出一种机器学习理论的超光谱遥感图像无损压缩方法。利用机器学习中的聚类算法进行第一次压缩，减少超光谱遥感图像中的冗余波段光谱，并降低图像维度；再利用机器学习中的人工神经网络进行第二次压缩，将不同图像子块送入不同压缩率的神经元当中，通过隐含层自主完成图像压缩编码。通过与四种一般压缩方法的对比验证，本方法图像压缩后，图像压缩率更小，图像分辨率和信息熵更高，既有效地减少了图像信息量，能够保留有效关键信息，达到了图像信息缩减和图像完整性的双重目标。     

基于RGB颜色信息聚类的光谱反射率重建

针对光谱反射率研究中因训练样本数据量大造成的冗杂等问题，提出了一种基于RGB信息进行聚类的样本分类方法。首先对颜色进行聚类并确定聚类个数，后对每一类光谱反射率使用BP神经网络分别进行重建。对于实验结果，使用ΔE₀₀、均方根误差（RMSE）以及适应度系数等标准进行评价，同时与主成分分析算法进行对比。从实验分析可得出，在聚类数目为7时光谱反射率重建效果最好，这时的平均CIE2000的色差为0.836，平均RMSE为0.0149，平均适应度系数为99.82%，并且，在最后对重建色差较大的色块进行了优化处理。实验证明，颜色聚类方法可以很好的应用于光谱反射率重建。     

高光谱成像用高帧频CMOS图像传感器北大核心

针对高帧频、全局曝光和光谱平坦等成像应用需求,设计了一款高光谱成像用CMOS图像传感器。其光敏元采用PN型光电二极管,读出电路采用5T像素结构。采用列读出电路以及高速多通道模拟信号并行读出的设计方案来获得低像素固定图像噪声(FPN)和非均匀性抑制。芯片采用ASMC 0.35μm三层金属两层多晶硅标准CMOS工艺流片,为了抑制光电二极管的光谱干涉效应,后续进行了光谱平坦化VAE特殊工艺,并对器件的光电性能进行了测试评估。电路测试结果符合理论设计预期,成像效果良好,像素具备积分可调和全局快门功能,最终实现的像素规模为512×256,像元尺寸为30μm×30μm,最大满阱电子为400 ke^(-),FPN小于0.2%,动态范围为72 dB,帧频为450 f/s,相邻10 nm波段范围内量子效率相差小于10%,可满足高光谱成像系统对CMOS成像器件的要求。     

基于光谱尺度空间与管道滤波的红外目标检测

为了准确地从复杂干扰背景下检测出真实弱小目标，本文引入视觉显著性，设计了基于快速光谱尺度空间与动态管道滤波的红外目标检测算法。基于真实目标与背景内容之间的整体差异，引入快速光谱尺度空间与阈值分割技术，设计视觉显著性机制，对红外图像完成处理，输出全局显著性映射，以高效过滤干扰背景内容。考虑目标与背景的局部特征差异，构建自适应局部对比度增强机制，对粗检测结果实施处理，获取对应的局部显著性映射，改善视觉显著性区域内目标的对比度。引入高斯差分理论，通过估算每一帧红外图像中的目标像素直径，形成动态管道滤波，充分消除虚警，准确识别出弱小目标。多组实验数据显示：较已有的红外目标检测技术而言，在各种不同的复杂背景干扰下，所提算法呈现出更好的检测能力，拥有更理想的接收机工作特性ROC曲线。