针对材料发射率数据日益增长的需求,建立了超高温傅里叶变换（FT）光谱发射率测量系统.为校准材料光谱发射率的测量结果,建立了包含辐射传交换、固体热传导、辐射测温在内的发射率校准模型.通过校准模型定量分析了试样辐射热损、厚度、热导率等因素引起的发射率测量误差.结果表明,这些因素均导致试样测量温度偏高,而发射率测量结果偏低.测量了真空环境下2000℃时纯度为99.99%石墨的光谱发射率曲线.采用模型校准后的发射率曲线与文献比较,取得了比较一致的结果.该方法在超高温发射率测量技术中可以有效地提高测量精度.

基于傅里叶红外光谱仪成功研制了固体材料光谱发射率测量装置，它由一个试样加热炉、一个参考黑体炉、水浴环境腔体及真空系统等组成，可以实现100～1500℃及光谱0．66～25μm范围内固体材料光谱发射率测量．参考黑体用于对系统的标定，水浴环境腔体和真空系统用来消除环境和大气的影响．装置调试后对某种航天用材料做了测试实验，得到了很有规律的结果．估计了系统的不确定度：发射率不确定度小于2．27％（3δ，ε=0．9），6．80％（3δ，ε=0．3）．

在介绍一种利用钽酸锂热释电探测器实现的实用化双波长光纤测温仪的基础上,着重讨论了反射辐射、探测器周围环境的热辐射、仪器工作波长的带宽,以及光路中选择性吸收气体的光谱吸收等多种因素对仪器测温精度的影响,并提出了相应的抑制措施.实验表明,采取相应的抗干扰措施后,在系统要求的测温范围400-1360℃内,其测温精度符合设计要求.

波长外推法作为多波长温度测量法一种数据处理方法，可以充分利用多个波长下测量得到的数据，经过最小二乘线性拟合得到温度测量结果，具有稳定性好，精确度高等优点。文章详细介绍了波长外推法的基本原理和使用方法，并搭建平台进行试验验证，结果表明这种方法对灰体以及在某一波段内近似灰体的目标能够得到很好的结果。

基于神经网络技术,提出一种可以取消发射率假设模型的方法.实验结果表明,基于神经网络技术的二次辨识方法可以自动识别目标真温及光谱发射率,是一种同时获知目标真温及光谱发射率较实用的方法.

针对以往目标真温及光谱发射率的计算结果偏差较大的问题,提出了一种新的发射率假设模型,并在此基础上提出了一种新的多光谱辐射温度计的数据处理方法,即通过处理2个不同温度点处的多光谱辐射温度计的测量数据,可同时获知2个温度点处的真温及光谱发射率.仿真结果表明,只要温度估计初值与真实情况的误差在±200 K以内,即可得到较好的计算温度值和计算发射率值.新方法在不需要实时数据处理的场合,是一种自动辨识目标真温及光谱发射率的较实用的方法,可适用于大多数工程材料的目标真温及光谱发射率的测量问题.