本发明公开一种同时检测三相态水 Raman 谱信号的双光栅光谱仪系统。包括信号馈入单元、光学 色散单元和信号检测单元。信号馈入单元采用一根芯径 0.6 mm、数值孔径 0.12 的光纤将传导的信号光 馈入光学色散单元;光学色散单元包含两组级联的准 Littrow 结构布局的光栅色散系统，能高效传输并 以 1.0 mm nm-1 的线色散率将 393.0-424.0nm 范围通带信号光在焦面上色散，同时对带外 354.8 nm 附近 光产生优于 6 个数量级的抑制;信号检测单元能以 0.8 nm 的谱精度分辨与记录色散后的通带信号光。在 354.8 nm 紫外激光辐射下，气态、液态和固态水的振转 Raman 谱区依次对应 395-409 nm、396-410 nm 和 401-418 nm 范围;本发明通带光谱范围覆盖了三相态水的振转 Raman 谱区，实现对三相态水 Raman谱信号的同时检测，还能对 354.8 nm 附近光信号产生大幅抑制。

本发明提供了一种能够无损预测猕猴桃货架期硬度的结构化高光谱检测系统及方法。通过计算机编程产生空间频率为60cycles/m的正弦条纹光，投影至被测物，利用高光谱相机拍摄‑2/3π、0和2/3π三个相位图片，再将相位图片解模为完整图片，并获取结构光光谱信息。选取在室温下贮藏不同时间的猕猴桃样品，采集结构化高光谱数据，并通过破坏性检验获取样本硬度的真实值。对结构光数据解模并预处理，提取样品结构光光谱信息，构建硬度预测模型。结果表明，结构化高光谱系统对猕猴桃硬度的最佳预测模型的R<subgt;c</subgt;<supgt;2</supgt;为0.8697，R<subgt;p</subgt;<supgt;2</supgt;为0.8204，显著高于普通高光谱技术。本发明用于预测果实硬度有较高的准确率，尤其针对储存过程中成熟迹象不明显的猕猴桃果实硬度的检测。

本发明公开了一种迭代空间模糊聚类的大脑磁共振图像超体素生成方法，包括以下步骤：首先，由于人类大脑具有相同的拓扑结构，从基于群体的大脑MRI模板获得一组种子模板；其次，为了排除部分容积效应的影响，提出了一种迭代空间模糊聚类算法，将体素分配给每个种子生成超体素。本发明能较好地应用于大脑磁共振图像，生成有效的大脑磁共振图像超体素。

本发明公开了一种基于超磁致伸缩薄膜驱动器的平面线圈驱动式微阀，包括下阀体 （1）、依次压叠在下阀体（1）上的基片（3）、上阀体（4）和平面螺旋线圈（6），下阀 体的底部沿径向方向分别设有进液流道（2）和出液流道（11），下阀体的上部设有液体腔 （13），进液流道（2）设有垂直向上的与液体腔连通的流道口，出液流道（11）与所述液 体腔连通；基片（3）上表面镀有具有逆磁致伸缩效应薄膜（7），下表面镀有具有正磁致伸 缩效应薄膜（9）；平面螺旋线圈（6）通电后，磁致伸缩薄膜驱动器在激励磁场的作用下发 生形变向上弯曲，使得工作流体通道打开，实现液压系统回路的通断。本发明具有体积小、 易于微型化、响应速度快、可控性强等特点。

本发明公开了一种基于水性树脂的超细纤维合成革基布的含浸方法。首先将固含量为20~50%的水性耐碱水解型聚氨酯乳液100份，固含量30~40%的碱溶性丙烯酸及其酯共聚物乳液40-100份，水0~250份，增稠剂0.6~3份混合均匀，制得水性含浸浆料；然后将超细纤维纤无纺布浸渍于水性含浸浆料中，然后干燥5~20min；接着用5~15%的氢氧化钠水溶液中进行碱减量处理，减量温度为80~95℃，减量时间为30~120min，丙烯酸及其酯共聚物水解溶出，从而在超细纤维合成革中形成泡孔结构；碱减量后的基布进行水洗、烘干，最后经后整理得到超细纤维合成革。

本发明公开了一种多传感器融合的超近距离自主导航装置与方法。该装置包括传感器子系统、信息融合子系统、敏感器扫描结构和指向导引结构，将可见光成像敏感器与红外成像敏感器结合，并结合光学成像敏感器组成的被动式测量方式与激光测距传感器组成的主动式测量方式获取数据。自主导航分为三个阶段：远距离段采用双目可见光成像敏感器和双目红外成像敏感器组合的导航方式，近距离段采用双目可见光成像敏感器、双目红外成像敏感器和激光测距传感器阵

本发明公开了一种基于超连续谱的波长可调谐相干光检测系统， 包括高非线性光纤、可调谐光滤波器、光谱仪、90°混频器、四个光 电平衡探测器、模数转换单元和信号处理单元；飞秒脉冲光经过高非 线性光纤后获取覆盖 C 波段、光谱平坦、具有相干性的超连续谱；通 过可调谐光滤波器对该超连续谱进行滤波，获取到中心波长和光谱宽 度可调的脉冲光，将其作为本地采样脉冲，与待测光信号在 90°混频 器中发生偏振相干混频；将相干混频后的光信号

近日，上海交通大学电子系义理林教授课题组基于智能锁模算法、时间拉伸技术和实时高速电路建立的实时光谱分析控制平台，实现了锁模激光器输出飞秒脉冲的实时光谱调控，对飞秒激光器的设计具有重要的应用价值。相关成果以“Intelligent control of mode-locked femtosecond pulses by time-stretch-assisted real-time spectral analysis”为题目于2020年1月发表于国际光学顶尖期刊《Light: Science & Applications》（中科院长春光机所与Nature出版集团合办期刊），并入选为封面文章，在“News & Views”栏目被专门评述。博士生蒲国庆为第一作者，义理林教授为通信作者。 图说：期刊封面文章 飞秒尺度（1E-15秒）脉冲对应着原子分子、材料、生物蛋白、化学反应等丰富物质体系的众多超快过程，有着广泛而重要的应用。锁模激光器作为产生飞秒脉冲的重要基础研究工具，在物理、化学、生物、材料、信息科学等领域都有广泛的应用。飞秒锁模激光器自上世纪六十年代发明以来，与其相关的研究分别于1999，2005，2018年获得过诺贝尔奖。 随着超快光学的快速发展，越来越多的前沿应用需要对飞秒脉冲的时域和光谱进行精细控制。由于飞秒脉冲的产生涉及非常复杂的非线性和色散传输效应，达到特定脉冲状态的稳态输出需要对激光器多个参数在高维空间进行优化，传统基于激光器光学设计和优化的方法已被证明难以精确实现。 通过对飞秒脉冲状态进行智能识别，结合智能算法对激光器多参数进行全局优化，有望获得理想的飞秒脉冲输出，但其主要挑战在于飞秒脉冲难以实时精确识别。低速时域采样无法识别飞秒脉冲宽度和形状，光谱仪虽可识别飞秒脉冲积分光谱但无法识别其瞬时光谱，因此传统方法都无法做到实时控制飞秒脉冲精确锁模状态。为了解决这一难题，义理林教授课题组提出在锁模控制环内引入时间拉伸-色散傅里叶变换（TS-DFT）技术，通过时域到光谱的转换，采用低速时域采样即可识别飞秒脉冲对应的瞬时光谱宽度和形状。结合智能控制算法，实现了以1.4nm为精度对飞秒脉冲光谱宽带从10nm到40nm进行可编程控制，光谱形状可编程为高斯型或三角形等。这是本领域首次实现飞秒锁模脉冲光谱宽度和形状高精度实时编程控制，解决了飞秒锁模脉冲锁模状态无法精确调控的难题。 基于实时的光谱控制，该研究还展示了从窄谱锁模态至宽谱锁模态以及从三角形光谱脉冲态至宽谱锁模态的演变过程，发现两者动力学过程具有相似性，提出了目标锁模状态可能决定中间动力学过程的猜想，为人们进一步探索锁模激光器内部机理提供新视角。 图说：基于快速光谱分析的飞秒锁模脉冲智能控制 非线性光学著名专家John Dudley教授（欧洲物理学会主席，IEEE/OSA Fellow）在《Light: Science & Applications》的“News & Views”栏目撰文介绍此项工作，认为本工作极具创新性，开拓了研究锁模动力学新的可能性，很可能应用于多种锁模光纤激光器中。 义理林教授课题组过去六年来一直致力于解决飞秒锁模激光器的智能控制问题，2019年发表在光学领域顶级期刊《Optica》的“智能锁模激光器”成果入选美国光学学会旗下新闻杂志《Optics & Photonics News》2019年光学年度进展“Optics in 2019”。该方向工作部分得到国家自然科学基金（61575122）的支持。《Light: Science & Applications》论文全文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0251-x《Light: Science & Applications》“New & Views”评述论文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0270-7