惯性约束聚变(ICF)实验中终端光学组件位于高功率激光装置的输出末端,里面集成了多块价格昂贵的大口径光学元件。在高功率紫外激光照射下,元件表面极易产生激光损伤,如果不能有效地控制损伤发展,就会严重影响光学元件使用寿命,不仅会造成重大的经济损失,而且严重影响ICF装置的运行效率。研究发现,具有初始小尺寸损伤的光学元件能够进行有效的修复,修复后的光学元件不影响使用质量;而随着损伤尺寸的增大,修复难度也会明显加大,甚至无法修复,导致光学元件报废。因此需要对终端光学元件的损伤状况进行快速、高精度地检测,以便采取相应的修复措施,对ICF装置的健康运行,有着重要的意义。终端光学元件损伤在线检测的主要难点是:(1)在损伤形成的初级阶段,其尺寸很小,信号特征微弱,难以探测;(2)由于杂散光等因素的影响,产生较多干扰信号即伪损伤,影响对损伤的检测与评估;(3)光学元件的入光面损伤与出光面损伤由于其发展规律不同而需要区分,但低分辨率、弱特征成像条件下损伤位于入光面还是出光面较难区分;(4)在对大口径光学元件成像时,损伤成像较小,甚至是亚像素级的,其尺寸的精确测量较为困难。本课题针对上述问题,开展基于机器学习的终端光学元件损伤高精度、快速在线检测技术研究,主要工作如下:(1)针对大视场范围内微小损伤高信噪比成像技术难点,研制了损伤在线检测的变焦成像系统。实现了在靶室中心对各个方位的终端光学组件损伤图像的快速采集。针对照明不均匀问题,提出了基于腔式内全反射侧出光匀化暗场照明方法,基于蒙特卡洛光线追迹法优化光源参数,提升了在线检测系统照明的均匀性。针对损伤分类问题,通过对在线检测系统的仿真与实验验证了低分辨率、弱特征成像理论上具有可分性。(2)针对低分辨率、弱特征成像条件下真损伤与伪损伤十分类似、难以识别的问题,提出了基于多特征构建向量和核函数超限学习机的真伪损伤分类方法。采用蒙特卡洛光线追迹法分析了伪损伤的成因。使用多个弱特征构建成特征向量以表征待识别分类的真伪损伤,采用基于核函数超限学习机实现了真伪损伤的自动分类。相比现有算法只能识别单一类型伪损伤这一局限性,本方法将所有伪损伤归为一类,真实损伤归为另一类,分类更加便捷。(3)针对低分辨率、弱特征成像条件下入光面损伤与出光面损伤十分类似、难以识别的问题,提出了基于自编码器超限学习机的入光面、出光面损伤分类方法。通过设计编码层来充分发掘利用训练数据中的信息,避免了单隐层神经元数量的过度增大问题。实现了小样本数据情况下的入光面出光面损伤的分类。与现有的分类方法相比,速度和精度都得到了提高。(4)针对非均匀照明情况下损伤尺寸测量精度低的问题,提出了基于多特征层次型核函数超限学习机的损伤尺寸测量方法。在非均匀照明条件下,通过光学理论分析很难建立起求解损伤尺寸的解析式的物理模型,现有的辐射标定技术测量损伤尺寸精度较低。多特征层次型核函数超限学习机将图像中损伤点的多个特征作为输入,通过多层神经网络建立起多输入到单输出的回归模型。使用该回归模型去逼近损伤图像到损伤尺寸这一未知的目标函数,在检测系统分辨率只有125μm~140μm的情况下,实现了50μm以上损伤的超分辨测量。