为了解决传统工具和方法难以经济、高效、安全地清除架空输电线路异物的问题，提出了陆基定向能红外激光远程切割清除架空线路异物的方法，并进行了理论分析、有限元仿真和实验验证。基于上述研究，研制了架空线路异物激光清除设备，并进行了模拟实验和现场工程应用。结果表明，清除异物所需最小功率密度为20W/cm²，该功率密度的激光对导线不会造成损伤。该设备可远程、快速、带电、安全地清除架空线路异物。

1.7 μm波段有许多分子吸收线, 位于活体组织的透明窗口中。该波段激光源在材料加工、中红外激光产生、气体检测、医疗手术和生物成像等领域有着重要的应用, 受到国内外研究者的重视, 并取得了一些研究成果。总结了国内外1.7 μm波段激光器的研究进展及相关应用, 介绍了长春理工大学在该领域的工作。尽管现有的研究和应用仍面临着一系列问题, 但随着相关技术的不断提高, 1.7 μm波段高性能光纤激光器必将得到快速的发展。

在光纤光栅制作过程中,宽带光源经常被应用于在线监测光纤光栅的反射率,以便适时有效地控制生成的光栅的透射率的高低程度.利用中心波长为971nm的半导体激光器抽运一段Yb+掺杂双包层光纤,制作出了一个宽带超荧光光源,该光源在最大功率输出时谱宽达到了75nm,并在1085nm附近10nm范围内荧光谱的输出功率高,有较好的光谱平坦性.还利用该宽带光源作为光纤光栅制作的监控光源,制作出了单模和多模光纤布喇格光栅,取得了令人满意的实验结果.结果表明,该宽带光源完全可以适应监控光纤光栅制作的需要.

在结构光视觉测量系统中,激光条纹的提取精度和速率直接影响到最终测量结果的精确度。为了解决现有激光条纹提取方法难以同时达到抗干扰能力强、稳定性好和运算量小等问题,采用了一种优化Steger快速提取激光条纹中心的方法,利用梯度阈值分割出有效条纹区域,采用优化的扫描方式,用灰度重心法对条纹中心进行粗提取,然后用Hessian矩阵法对条纹中心进行精提取。对激光条纹提取原理进行了理论分析,并对软硬件设计进行了实验验证,取得了较好的实验数据。结果表明,该方法与传统方法相比,具有提取精度高、提取速率快的优点,这一结果对柔性传感器的高精度和实时性是有帮助的。

为了克服大气湍流所造成的信道衰落效应，分析了在弱湍流信道模型下基于强度检测脉冲位置调制方式的自由空间光通信空间（FSO）分集接收系统模型，推导了无分集系统的误时隙率计算公式。然后以此作为参考，在独立同分布的情况下，采用数值仿真的方法，分别对比分析了最大比合并（MRC）、等增益合并（EGC）和选择性合并（SC）的误时隙率性能。结果表明，3种合并技术中，误时隙率性能改善最优的是MRC，其次是EGC，而SC的改善性能最差，但是SC实现相对容易。利用分集接收合并技术可以有效改善FSO系统的性能，并且具有较好的抗大气信道衰落能力，在无线光通信中将有一定的应用前景。

为了解决无人机探测系统中目标检测算法在不同场景下适用性差、虚警率高的问题, 采用可应用于不同复杂背景的红外小目标检测算法, 设计了一种基于现场可编程门阵列与数字信号处理器架构的无人机探测系统。首先利用双边滤波算法平滑背景, 保留目标区域边缘; 再使用改进的多尺度顶帽算法进行目标增强和背景抑制, 来提高目标区域与周围区域的差异对比; 最后使用基于最大值和平均值的自适应阈值分割方法提取目标。结果表明, 实验测得系统的检测率为98.15%, 整体时延为33.33 ms, 与现有典型红外小目标检测算法相比, 该算法的信噪比增益和背景抑制因子分别平均提高6.8倍和7.44倍, 有效地抑制了背景, 增强了目标。该算法能有效解决复杂背景下的红外小目标检测问题, 对提高无人机探测系统在不同场景下的适用能力与检测能力是有帮助的。

为了使全光纤结构啁啾脉冲放大实现超短激光的脉冲输出,采用色散补偿光纤对种子脉冲进行了展宽,利用普通单模光纤来实现放大后脉冲的压缩。对整体激光系统进行了理论分析和实验验证,获得了420fs的超短激光脉冲,平均功率达到1.81W。并利用周期极化的铌酸锂晶体对放大激光脉冲进行倍频,将激光波长拓展到近红外的780nm附近,光谱半峰全宽达到11nm。结果表明,在全光纤结构的掺铒光纤激光系统中,可以通过改变色散光纤的插入量对脉冲展宽和压缩过程中光谱畸变进行有效的控制。这一结果对于实现高功率的全光纤超短脉冲放大系统是有帮助的。

为了适应生产线上不同摆放姿态下工件的视觉识别，实现基于视觉的机器人工件定位及抓取，构建了六自由度工件姿态变换模拟实验平台运动学模型及视觉系统模型，通过坐标变换实现工件姿态参量的测量。建立了六自由度姿态变换实验平台坐标系，通过3个滑动副、3个转动副，构建了基于Denavit-Hartenberg（D-H）方法的六自由度姿态变换实验平台运动学模型，并得到了D-H参量表、各个关节的变换矩阵及实验平台基座到末端的总变换矩阵。基于小孔成像原理，构建了姿态变换实验平台视觉系统的内、外参量模型，获得了工件表面点与图像点间的内参量关系矩阵及工件坐标系与相机坐标间的外关系矩阵。由激光环形光条图像，得到工件表面在摄像机坐标系中的法向量，并通过坐标系间的变换得到工件表面在世界坐标系中的法向量，进而推算出工件的姿态参量。结果表明，姿态参量的横滚角θ平均误差为0.373°，俯仰角φ平均误差为0.253°，偏转角ξ平均误差为0.673°。被测工件的姿态测量值与真实值基本吻合，满足不同姿态下的工件视觉测量要求。

为了提高电致定向型红外靶标在挂载飞行过程中动态指向精度，在硬件限制的位置信息更新频率难以提高的条件下，提出了卡尔曼滤波算法对靶标的位置信息进行预测从而提升更新速率的解决方案，利用全球定位系统和惯性导航系统的数据，建立了基于飞行速度、姿态和位置信息采样频率等因素的动态指向误差模型，并进行了理论分析和实验验证。结果表明，对红外靶标系统在匀速直线飞行过程中将位置采样率由5 Hz提升至10 Hz时，指向角误差减小了54.66%。此研究基于现有条件，为减小定向辐射型红外靶标动态指向误差提供了一种有益的尝试。

为了解决血细胞图像中白细胞与其它细胞色彩接近、亮度不均匀等问题，采用了一种基于 C - Y 颜色空间的白细胞分割方法，将原来的 RGB 图像转化为 C - Y 图像，分离 C - Y 图像获得包含全部信息的 B - Y 颜色分量图像，再根据连通域面积筛选、开运算、像素点操作得到完整的白细胞图像；提取对比度拉伸后的 G 图像，阈值分割得到细胞核的大概位置，再用连通域面积筛选、开运算方法分割出完整的细胞核图像。结果表明，本文中的算法对嗜酸性粒细胞、淋巴细胞、单核细胞和嗜中性粒细胞图像都具有较好的分割精度，分别取得了94.33%，91.60%，97.72%，98.66%的准确率。本文中的算法能较完整地分割出白细胞，为后续分类研究奠定了基础。