大型仪器的开放共享工作能够有效助力高校人才培养,推动经济发展。为了推进开放共享工作的发展,相关主管单位推出了创新补助券等政策。然而,这些政策的推行需要充分的客观依据来证明预约实验的真实开展情况。目前,仅根据大仪的电压、电流等监测数据的变化情况来判断仪器设备是否真实运行,但无法验证实验人员是否按照预约的形式开展实验。此外,这种方法存在监测数据被篡改的风险。因此,本文针对上述问题,采用区块链技术实现对监测数据的防伪溯源,在确认仪器设备真实运行的基础上,使用改进的SURF图像匹配算法对实验人员是否开展预约形式实验的可信度进行验证,以进一步完善大仪实验可信度评估方法。本文主要工作如下:（1）提出了一种结合IPFS（Inter Planetary File System）和区块链技术的存储网络结构,用于追溯监测数据的来源,以保障数据的真实性。本文比较了集中式和分布式存储网络的优缺点,考虑到区块链具有防伪溯源功能和高安全性,将区块链作为大仪实验数据的存储网络方案。针对区块链存储容量有限的问题,使用IPFS网络存储大仪监测数据及实验结果图像。随后,在搭建开发环境并建立存储网络之后,对存储网络进行性能测试。结果表明,本文提出的存储方案实现了对监测数据和实验结果图像的存储和访问,能够追溯其来源并保障不被篡改,此外,还具有成本低、存储容量大以及任何节点均可访问的特点。（2）提出了一种结合四叉树和改进RANSAC（Random Sample Consensus）的SURF（Speeded Up Robust Features）算法,用于判定实验结果图像是否与标准模板图像匹配。原始SURF算法存在特征点冗余和误匹配点对较多的问题,本文使用四叉树方法剔除冗余特征点,并对RANSAC进行改进,以消除误匹配点对。实验结果表明,本文改进的SURF算法相较于原始SURF算法平均匹配精确率提高了22.1%;同时,与最新算法相比,在保证匹配精确度高的前提下平均消耗时间减少了32.76%,具备较好的匹配精确性、时效性和鲁棒性,能够剔除冗余特征点和误匹配点对,得到正确匹配点对的数量。随后,使用大仪实验图像集对改进的SURF算法进行测试。结果表明,改进的SURF算法能够依据正确匹配点对与图像特征点的数量比值是否超过匹配阈值,来确认实验结果图像是否与标准模板图像匹配,从而验证实验人员是否按照预约的形式开展实验。（3）设计了一种基于电压、电流等监测数据和实验结果图像的可信度判别器,并据此提出了大仪实验可信度评估的整体方案。所采集到的数据和图像存储在本文设计的存储网络中,通过判别器来评估实验人员是否真实按照预约形式开展实验的可信度。实验结果表明,判别器具备良好的评估效果,大仪实验可信度评估方案具备可行性。以上研究表明,本文建立的存储网络结构实现了对监测数据和实验结果图像的防伪溯源,通过电压、电流等监测数据的变化情况能够确认仪器设备是否真实运行,改进的图像匹配方法可以验证实验人员是否开展预约形式的实验。本文提出的大仪实验可信度评估的整体方案可以准确评估实验的可信度。