光学元件的激光损伤是限制高功率激光器激光能量输出的关键因素之一。对于高功率激光器的建造,光学元件激光诱导损伤的在线检测显得极为重要。目前,元件表面损伤还主要依靠目视法进行测量,精度低、主观性强且无法对损伤情况作出定量评价。本文围绕脉冲激光辐照下光学元件表面损伤在线检测系统的设计与基于暗场成像的在线检测方法展开研究,主要研究内容如下。研制基于暗场显微散射成像的显微成像系统进行损伤实时在线检测。使用连续激光作为探测光束,照明脉冲激光辐照区域。显微成像系统进行图像采集,与图像处理算法相结合,获得损伤分布图像和统计信息。通过配套软件,完全实现被检元件激光损伤的自动化在线检测,并最终输出具体的损伤分析报告。针对显微成像系统采集到的损伤图像的特点,对辐照区域损伤产生的快速判断和损伤区域的自动提取技术进行了研究。根据产生损伤前后差分图像直方图存在明显的峰值的特点,提出基于灰度分布特性的损伤判别算法,该算法仅依赖于脉冲激光辐照前后图片的差分图像的灰度分布统计,降低了图像处理的难度,能够快速有效的检测出是否发生损伤。通过自由地调节灰度采样的间隔,在保证判别精度的同时,大幅度的减少图像处理时间,从而提高算法的效率。为了实现损伤区域的提取,提出了一种基于图像相似的损伤提取算法。该算法使用中值滤波去除背景噪声,采用Otsu阈值分割法进行二值化处理,先分析后一幅图的连通域并创建标记图,再对后一幅图像的连通域进行遍历,计算两幅图像连通区域的相似度,设置相似度阈值生成损伤结果图像。该算法能够准确高效地标记损伤区域并统计损伤信息,很好的解决了图像中背景噪声对检测的干扰问题。搭建了损伤测试平台对系统检测分辨率与算法性能进行了实验验证,测试了熔石英后表面在R-ON-1检测流程下的损伤阈值。