大口径光学元件损伤高信噪比检测系统是保证惯性约束核聚变(ICF)系统正常工作的重要部分,其主要任务是能够快速准确的对终端光学组件中的各个大口径光学元件的损伤进行高信噪比检测,识别出光学元件的损伤缺陷,从而对光学元件的健康情况进行评估。本文利用内全反射侧照明原理,结合机器视觉相关技术,搭建了一套大口径光学元件损伤检测系统。在该系统中深入分析光学元件在内全反射侧照明条件下的光场特性,以及真实损伤点的成像原理与伪损伤点的成像原因,最后研究了剔除伪损伤图像的关键技术。本文的主要研究工作如下:综合分析光学元件损伤检测原理与照明方式,搭建了一套大口径光学元件损伤高信噪比检测系统,针对终端光学元件组件的特殊结构,设计了点光源与线光源照明方式,通过Trace Pro仿真计算了两种照明方式下的光学元件表面内部光场,得到点光源照明下的光通量均值大、线光源照明下的光通量分布均匀的结果,并通过实验对这一结果进行验证。在理论上,通过电磁波在随机表面的散射理论计算了损伤点表面对内全反射激光的散射,使用角谱法计算镜头对散射激光的成像,得到了真实损伤点的成像特性;然后通过理论与实验结合的方法得到了损伤图像中伪损伤存在的主要原因。最后对在线损伤图像中的伪损伤剔除技术进行了深入的研究,利用局部信噪比算法对在线损伤图像进行损伤提取。结合共聚焦显微镜对光学元件离线测量的数据生成样本数据,通过超限学习机(ELM)与多层感知形式的超限学习机(H-ELM)分别对样本数据进行分类,得到分类模型。通过对比ELM与H-ELM算法的分类精度,最终确定采用隐藏层神经元个数为60、最小二乘法计算参数为1?108的H-ELM算法作为最终伪损伤剔除算法,剔除的准确率达到了95.1%。