惯性约束聚变是最有希望实现可控核聚变的途径之一,当前主要发达国家对此都展开了研究。在惯性约束聚变的大型系统中,由于高功率激光器在工作运行过程中的功率较大,系统中所使用的光学元件缺陷就是可能会危害到系统正常运行的安全隐患,而且在使用过程中,光学元件中潜在的低抗损伤阈值部分可能会形成新的缺陷,所以需要对光学元件进行激光预处理。依靠传统的目视检测无法满足对缺陷处理的要求,所以采用了机器视觉结合运动控制的方法来实现对光学元件的自动化预处理。本文首先阐述了使用机器视觉来代替传统目测的检测方法来对大口径光学元件进行检测与处理的必要性和可行性,并对激光预处理系统的组成与功能进行了较为详细的介绍,在模块的设计上也进行了一定的说明。其次,对用于图像采集的BASLER相机的控制进行了较详细的说明,从而可以获取到适于图像处理的图像。通过机器视觉对光学元件进行缺陷检测时,最重要的就是对采集到的图像进行数字图像处理。本文着重研究了在对光学元件表面图像采集后的缺陷检测处理算法,以及对光学元件成像相机的标定算法。通过二维平台进行光栅式运动,对采集到光学元件图像并进行拼接后,对缺陷点目标像素的连通查找使用了优化过的区域标记算法,在节约内存的同时提升了处理的速度。在对相机进行标定时,通过边缘检测来对等距圆标准具中的圆形边缘进行检测,使用矩形框和距离方差来对经过边界追迹得到的目标像素是否为圆进行判断,提高了对相机标定的精度。通过优化过后的图像处理算法对光学元件成像图像进行处理的速度得到了提升,并且可以对口径为430×430mm2的光学元件表面缺陷进行自动化的检测和定位,引导CO2激光器对经过定位的缺陷进行修复,在提高光学元件的抗损伤阈值方面有较高的应用价值。本文将改进的缺陷检测图像处理算法用于430×430mm2的大口径光学元件激光预处理系统的方法在所查阅到的文献中未见报道。