非球面光学元件是高功率固体激光装置终端光学组件的关键器件。在强激光辐照下光学元件表面容易产生微缺陷,且缺陷尺寸随着辐照次数呈指数增加。缺陷一旦产生将会加剧光学元件损伤过程,同时还会引起下游元件的损伤,因此需及时进行修复。由于缺陷点数量较多且尺寸微小,通过人工操作进行检测和修复的效率低下且容易出错。因而,实现元件表面微缺陷检测及修复的全流程自动化具有重要的意义。为此,本课题在CO2单点修复机床中试样机基础上,对表面微缺陷自动化检测及修复系统设计、自动化检测的图像处理算法以及表面微缺陷的自动化修复方案进行了研究。根据缺陷检测和修复的自动化功能需求对原有样机工位进行了改造。针对改造后的工位布置设计了相应的自动化工艺流程,包括:元件表面位置的自动化确定、自动化暗场检测、自动化明场显微检测以及自动化修复与修复效果记录。此外,本课题还为检测及修复系统开发了相应的自动化控制软件。自动化检测过程的实现依赖于图像信息的提取,本课题对该过程中涉及到的图像处理算法进行了研究。针对元件边缘检测,提出了一种基于灰度方差变化曲线的物距对焦法获得了边缘的清晰图像,并利用梯度算子结合二值化的方法确定了边缘的准确位置。针对自动化暗场检测过程,提出了顶帽变换结合自适应阈值分割的缺陷提取方法,实现了缺陷明场粗定位坐标的获取。设计了用于缺陷明场显微图像的自动聚焦算法和缺陷目标最小外接圆提取算法,实现了缺陷的精定位过程。此外,本课题还将卷积神经网络应用到缺陷检测和识别中,设计了基于编码器-解码器结构的图像分割模型实现了缺陷目标的提取,采用基于Mobile Net-V2神经网络结构实现了伪缺陷的剔除。为实现元件表面微缺陷的自动修复,本课题对激光修复策略、激光修复系统的自动化控制以及激光修复效果的记录进行了研究。根据缺陷的尺寸信息和相对位置关系,设置了单缺陷点修复、多缺陷点修复、人工决策三类缺陷修复策略,并生成了修复方案文件。分析了激光修复系统的硬件组成,并开发了相应的软件控制系统,实现了对激光参数的自动控制。针对不同尺寸修复坑设计了明场显微相机单幅拍照和3×3阵列扫描拼接拍照方案,实现了修复效果的自动记录。