大口径激光传输反射镜是高功率激光装置的关键组成部分之一,负责激光光束的传输与引导工作。由于激光长时间的辐射和外界干扰等原因导致反射镜表面产生不同程度的麻坑、划痕、斑点等缺陷,这些表面缺陷不仅影响光学元件的性能,还影响整个系统的安全。随着我国高功率激光器技术的不断进步,确保系统安全稳定运行,实时监测系统各个零部件的状态成为一个必须面对的课题,在有限空间中,如何经济、有效地检测出高功率激光器中大口径光学表面的缺陷,对大口径传输反射镜的损伤研究和装置安全运行均具有重要意义。在实际环境中,高功率激光器中的光学系统密封、光学元件拆装不便,且整个系统紧凑,为了安全考虑,整个装置中仅在镜箱上光路之外的安全区域布置一定距离的观察窗口,因此只能通过该窗口进行光学表面缺陷的探测。如何高效获取高分辨率的光学元件表面缺陷图像,实现对缺陷区域的准确定位与识别,以及对缺陷等级的合理分类是大口径光学元件表面缺陷检测需要解决的问题,针对上述问题,本文对激光传输反射镜缺陷检测及分类技术进行研究,主要内容如下:分析了现有光学元件拼接方法中的问题和不足,提出一种利用投影系统生成参考点的图像拼接算法,解决光学元件表面特征较少导致配准精度较低从而影响拼接成功率的问题,利用云台搭载高分辨成像系统扫描整个光学元件,结合提出的拼接算法,合成一幅大面阵高分辨光学表面扫描图像,从而解决成像视场和成像分辨率的矛盾。针对大口径传输反射镜表面弱小缺陷目标的检测问题,利用弱小缺陷的局部灰度差异性的特点,提出一种基于密度峰值搜索的弱小缺陷检测算法,解决了弱小缺陷在低信噪比和低对比度背景中不易被检测的问题。针对上述算法在多种类别缺陷检测问题的局限性,提出了一种基于鲁棒主成分分析（Robust Principal Component Analysis,RPCA）的光学元件表面缺陷检测算法,将缺陷检测问题转化为低质矩阵和稀疏矩阵的分解问题,并对输入图像进行边界扩展,有效提升了RPCA模型在光学元件图像上的缺陷检测率。通过本文的缺陷检测算法,提取光学元件表面缺陷的几何特征和灰度特征,基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree,GBDT）算法构建强分类器,将光学元件的表面缺陷分为低、中、高风险三种等级,能够有效监测光学元件表面质量,并且在高风险缺陷达到一定数量时及时预警,保障系统正常运行。