在惯性约束激光核聚变实验装置中,大量光学元件在高能量激光的辐照下,容易出现缺陷,且易附着污染物。为了对光学元件进行分级处理,需要对元件表面的缺陷状态和污染物状态进行检测。在评级标准中,缺陷尺寸和数量起决定性因素,因此需要对缺陷和污染物分类,并针对缺陷实际尺寸进行标定。由于光学元件数量庞大,人工处理耗时耗力,本文针对以上情况,围绕大口径光学元件快速检测系统的设计展开工作,设计硬件主体结构,开发控制软件,实现对光学元件表面图像的处理、分类和标定工作。针对光学元件自身特点设计夹具系统、双光源照明系统和相机成像系统,建立三维模型并搭建光学元件表面微缺陷与污染物快速检测系统。并根据实际工程需要和技术指标进行相机、镜头、光源等元器件选型。开发控制软件,对各个硬件模块进行控制,并开发相关交互功能,实现相机监测、参数配置、自动化拍照和结果输出等功能。在图像处理算法方面,需要对相机采集到的图像进行校正和处理,从而使目标点图像不失真且完整地显示。本文针对相机特点,利用图像畸变校正算法校正相机镜头自身制造误差以及安装过程的定位误差,并利用棋盘格进行试验,最终利用数学方法求解相机内参数矩阵、畸变系数以及单应性矩阵。针对图像背景存在干扰的情况,利用图像分割算法将目标点和背景点进行分离,本文比较了不同算法的处理结果并结合算法优点实现对背景点的快速准确去除。由于光学元件自身厚度导致目标点附近存在伪影点,因此本文建立了伪影点定位模型,利用元件自身存在的“标记组”信息建立了目标点坐标系,实现对伪影点位置坐标的准确预测。本文还提出了图像分类算法,将目标点中存在的伪影点、雾斑点进行标记,并针对存在的污染物和缺陷图像进行分类,解决暗场条件下目标点的分类问题。将缺陷和污染物分类之后,需要对缺陷点进行尺寸标定,从而实现光学元件的快速评级。由于数量巨大需要进行回归预测,针对像素级尺寸标定的局限性,本文针对百微米级别的缺陷采取机器学习的方法进行预测,根据缺陷点图像特征（灰度特征、形状特征、坐标特征）信息建立数据集,并建立回归模型,综合比较不同的回归模型下的预测结果。