五棱镜扫描检测具有结构简单、检测周期短等优点，可实现低阶像差的高精度检测，是指导大口径、超大口径平面镜光学加工的有效途径。
基于光线矢量追迹理论，建立五棱镜扫描检测系统数学模型，并采用最小二乘法推导出系统测量精度与系统主要光学元件角度变化量之间的解析表达式。
在此基础上，分析了系统测量精度对元件装调精度的灵敏度，给出了系统精确装调的实施方案，并进行了系统装调试验，探索出适合大口径平面镜检测的五棱镜扫描检测系统装调流程。
实验结果表明，由装调过程引起的系统测量误差可控制在40nrad以内。
通过理论分析和装调试验，验证了使用五棱镜扫描检测技术进行大口径平面检测的可行性。

在无标记增强现实中，基于视觉即时定位与地图构建，结合ORB特征提取算法和顺序抽样一致性，提出了一种改进的注册方法。
利用相似函数衡量匹配样本点对之间的差异性，从具有最高质量函数的数据子集中抽取样本，得到较优的匹配点对，完成了三维地图重建过程中的平面检测。
通过奇异值分解，实现了虚拟物体的方向和位置控制；
结合相机的位姿估计，完成了虚拟物体的注册。
实验结果表明，所提方法的平均注册效率提高了34.5%。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。