惯性约束聚变(Inertial Confinement Fusion，ICF)是实现可控聚变反应以解决日益逼近的能源危机的有效途径，加之其在国防军事上的重大意义已经称为当今重要的科研领域。高功率固体激光驱动器作为最有可能实现ICF的驱动装置一直是研究的热点，目前为止，美、中、法、英、日等国已先后建立二十多座高功率固体激光装置用于ICF的研究。中国目前建设的神光-Ⅲ主机是一个庞大的高功率固体激光装置，由数量众多的光学元件和机电部件组成，其负载能力是装置的一项非常重要的指标。研究表明，光学元件的表面缺陷是影响高功率固体激光装置负载能力的重要因素之一。　　 准确快速的获得光学元件表面缺陷信息并对之进行客观评价是当务之急，然而，当前存在的多种技术方法存在各种各样的局限和不足，如检测口径小、检测效率低、检测精度不高、操作不便、价格昂贵和功能单一等。本文依托NSAF联合基金和中国工程物理研究院神光-Ⅲ专项基金项目，针对大口径精密光学元件快速无损检测的技术要求，结合国内外各种表面缺陷检测技术的技术发展方向，确立了特种龙门立式扫描装置+计算机图像处理工作站的光学元件表面缺陷的检测方案，并对检测系统的关键技术进行研究。　　 针对光学元件实际应用状况，首先界定了研究范围。在总结和分析现有检测系统研究状况的基础上，提出了一种基于机器视觉的无损检测方案，设计了光学元件表面缺陷检测系统的总体结构，从整体上划分了功能模块，提出了各个模块具体的设计实现方案。采用高强度合金设计了龙门式大尺寸的三维运动控制平台和央持架，选用多细分驱动器对步进电机进行精密控制，采用高精度光栅尺实现对运动的闭环控制，同时设计了最佳采集方式。为解决线阵CCD高速运动下照明问题，选用卤素灯作为光源，并设计了随动可调照明机构，通过对照明方式的比较和对比，具有亮度高和均匀性好的特点。确定采用暗场照明方式，经过试验得出了最佳照明入射角为30度左右。为解决大口径光学元件图像处理和存储困难的问题，经研究和实验确定了数据量较少且失真较少的存储方式，节省了近90％的存储空间。实验测试表明，检测仪器能够在25分钟完成最大口径光学元件检测并给出评价结果，针对划痕和麻点的测量误差在10％。　　 图像处理技术的目的是为了将缺陷从图像中检测出并分割出来，论文以表面疵病图像处理过程为主线，研究了图像增强、图像分割和边缘提取算法。首先，针对光学元件图像存在的灰度不均等问题对图像进行了预处理。然后，分析了几种阈值分割方法，提出了一种基于OTSU和二维最大熵分割算法的自适应阈值分割算法，该方法注重实时性又照顾了分割精度，实验证明能较好实现缺陷图像的分割。最后，针对复杂背景下检测特点，采用了一套综合的处理方法，实现了表面缺陷的合理分割。利用Canny算子检测颗粒边缘，采用格雷厄姆法构造凸壳，形成单个缺陷的局部封闭区域，同时利用形态学进行处理，在闭合区域内用阈值分割得到缺陷图像，从而动态地利用不同的阈值分割出缺陷的图像。　　 表面缺陷图像特征的提取和选择对缺陷分类器的正常工作与否至关重要，论文对光学元件表面缺陷的特征提取和选择方法进行了研究。首先，针对光学元件各种表面缺陷的实际特点，分析并提取了缺陷图像的几何特征参数、灰度特征参数、纹理特征参数和不变矩特征参数共计20多种，实现了在特征空间对常见表面缺陷的准确描述。然后分析了主分量分析法和独立成分分析法的特点和区别，最后选用主分量分析法对所提取的特征参数进行降维，滤除了冗余特征信息，减少了分类器输入参数的规模，提高了分类器的分类效率。　　 针对光学元件表面缺陷样本少的特点，在分析各种分类器优缺点的基础上，选用了支持向量机的方法。针对光学元件表面缺陷识别是一个多类多分问题，研究了基于支持向量机的多类多分技术，提出了一种基于二叉树分级支持向量机表面缺陷多类多分结构，在每一级根据要分对象特点选用区分性强的特征参数进行分类在样本有限的情况下，分类的平均正确率为92.2％，其中划痕与其它类表面缺陷容易区分，麻点与灰尘识别率相对较低。　　 本文对光学元件表面缺陷检测技术进行了研究，所研制的检测仪器已经通过了中国工程物理研究院验收并已投入使用，提出的系统设计方案、检测和识别方法对机器视觉技术在其它精密表面检测领域的应用有一定启发作用。