在激光可控核聚变系统中,终端光学组件受到高功率激光的直接照射,随着辐照次数的增加在光学元件表面出现缺陷,导致系统能量的损失,缺陷达到一定程度会对元件造成不可逆的损害使元件失效,甚至会对整个光学系统产生影响。为了避免光学元件的爆裂性损伤,在损伤面积达到快速损伤临界点前有必要及时对光学元件进行损伤诊断维护恢复元件性能。而传统的人工检测方式存在检测标准难以统一,检测时间长以及准确率低等问题,因此实现准确检测的损伤诊断管理系统是本文的研究重点。本文以终端光学组件的光学透镜为研究对象,针对光学元件损伤诊断的需求设计诊断流程;基于卷积神经网络构建损伤诊断模型,实现光学元件损伤的评估;并以此为依据构建损伤诊断管理系统。针对图像采集过程中存在的各类噪声特点,对比中值滤波,高斯滤波,均值滤波三种空域滤波方式,选取中值滤波去除噪声;针对图像存在的模糊,选用图像退化复原方法去除;为了实现损伤与背景的准确分割,通过对比全局阈值分割与Ostu方法效果,选取性能稳定、分割速度快的Ostu方法;在损伤程度诊断中,基于损伤增长面积划分数据集,将损伤程度划分不同等级,针对Alex Net模型进行改进,调整模型结构与各层参数设计浅层卷积神经网络,设计评价指标对两种模型进行对比,选择最优模型;在损伤类型诊断中,首先进行图像标注构建数据集,采用目标检测模型Faster RCNN进行损伤类型诊断,但由于图像中损伤类型结构差异较大,导致实验结果不理想,之后采用Google Net网络中的Inception V3模型构建新的数据集进行迁移学习,实验结果对比得到了准确度较高的模型;最后,本文在总结损伤诊断流程的基础上实现了损伤诊断管理系统,实现后的系统基本达到预期功能,系统结构简单便于使用,损伤诊断准确率满足要求。