通过分析高功率激光装置内主要污染物成分及来源，研究其对大口径光学表面抗损伤能力的影响规律，得到装置光学表面洁净控制要求。利用扫描电镜对高功率激光装置内部的主要颗粒污染物进行取样分析；采用自然沉降的方法在光学元件表面制备污染物，并利用Nd∶YAG(SAGA-S)激光器研究其损伤阈值和损伤规律。研究结果表明，高功率激光装置内颗粒污染物的主要成分为金属、有机物和矿物质，占据比例分别为20%、40%和40%。激光辐照污染后的光学表面存在激光清洗和激光诱导损伤两种效应，当激光器能量密度超过10.9 J/cm2时，光学表面存在清洗作用。当激光能量密度超过14.6 J/cm2时，光学表面污染物引起损伤，且损伤随着污染物尺寸呈线性下降趋势。

针对惯性约束聚变(ICF)光学元件损伤问题，提出了一种基于随机抽样一致性(RANSAC)及最小二乘支持向量机(LSSVM)回归的高精度检测方法。建立了损伤区域总灰度与实际尺寸的回归模型，通过该回归模型对待检测损伤区域的尺寸进行预测，得到损伤区域的高精度尺寸。为剔除回归模型建立过程中离群样本点的影响，采用RANSAC方法对训练样本进行优化选择。针对抽样组中样本数对检测精度及检测效率的影响进行了相关实验，确定了抽样组中样本数的合适区间。RANSAC-LSSVM方法可通过改变误差评价函数得到不同评价体系下的最优回归模型。实验证明，在传统像素级检测方法的基础上，该方法将损伤尺寸检测的平均相对误差降低了近90%。

为了更深层次探究超短脉冲激光对惯性约束聚变(ICF)光学系统中常见的多膜层元件损伤修复性能以及特点，分别采用了240、35、6 ps的1053 nm激光脉冲在1053 nm 0°高反膜上进行了损伤修复以及损伤增长测试实验，并在1053 nm 45°高反膜上进行了大损伤区域的扫描修复实验。通过比较不同脉宽的修复点形貌以及损伤增长阈值，说明了超短脉冲用于修复多膜层光学元件损伤的优越性，并且脉宽越短修复效果越好。多点脉冲扫描修复结果表明，可以通过三维控制系统来任意控制扫描修复点形貌以达到最佳修复状态。

提出一种对激光光斑的衍射环进行检测的方法，该方法将衍射环的检测转换到梯度空间进行.该方法首先应用衍射环梯度方向信息定位可能是衍射环的区域，然后应用衍射环梯度模值信息进行校验，找出真的衍射环，并对真衍射环进行精确定位，从而达到对光学元件进行间接损伤检测的目的.模拟激光光斑图像的衍射环检测实验表明，该方法误报率低，定位准确.

研究了高功率激光装置光路中的分子级污染程度。采用专用空气采样动力设备及吸附管,在一定时间内对光路中的空气进行采样并作痕量分析后,得出了卤素、含硫化合物、可溶性胺类和氨、碳氢化合物 (C6～C16有机物) 4类物质在打靶前后的数密度变化。结果显示:除含硫化合物外,其余3种物质数密度超过了美国NIF标准的上限,其中氨和可溶性胺类、碳氢化合物的数密度超过较多;卤素、含硫化合物、氨和可溶性胺类的数密度在打靶后比打靶前有所降低,而碳氢化合物的数密度在打靶后比打靶前有所升高。结果表明在该装置中存在比较严重的气载分子污染物污染。分析了气载分子污染物数密度变化的原因以及可能的产生源,并对如何去除这些气载分子污染物提出了建议。

利用在传统的边缘提取方法上加入灰度抑制,并在梯度计算中考虑每个像素与周围8个邻域的关系的图像处理方法,解决了在线检测中被检测元件以布儒斯特角放置、元件片数较多、CCD所采集的损伤图像噪声成分复杂等造成的像质较差的图像处理问题,并系统地进行了光学元件疵点分析和计算.分析计算结果表明:此图像处理方法得到的损伤疵点尺寸与实际尺寸相符,误差在检测的范围内;为大型光学系统中光学元件损伤的在线、自动化检测提供了一种有用的技术途径.

综述了光学元件中受激布里渊散射(SBS)对光学元件的超声波损伤、对激光传输能量的损耗、对光束质量的破坏等问题的研究现状、进展;重点是大口径光学元件中横向受激布里渊散射,并指出其未来的发展前景.