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近期，中國科學院上海光學精密機械研究所研究團隊在提升DKDP晶體激光誘導損傷檢測的精度與效率方面取得重要進展。團隊創新性地將機器學習與圖像處理技術相結合，開發了一套高效、自動化的損傷點檢測方法，顯著提升了檢測性能。相關核心成果已形成研究論文。相關成果以“Research on laser damage detection in DKDP crystals based on machine learning and image processing”為題發表于Optical Materials。

DKDP晶體作為高功率激光裝置（如ICF）中的關鍵非線性光學元件，其抗激光損傷性能至關重要。準確、高效地檢測晶體中的激光誘導損傷點（位置、數量、密度）是評估其性能、保障裝置安全運行的關鍵環節。然而，傳統檢測方法易受圖像噪聲、照明差異等因素干擾，存在效率低、誤差大的問題。

研究團隊創新性地提出了一套融合機器學習與圖像處理的損傷檢測框架。該框架首先利用支持向量機（SVM）對DKDP晶體損傷圖像進行高效分類，分類準確率高達97.67%，為后續處理奠定基礎；進而針對不同類型損傷圖像，分別采用圖像差分、高通濾波和高提升濾波等方法進行自適應預處理，顯著提升損傷點局部對比度與信噪比（SNR），有效抑制背景噪聲；最后，通過優化的閾值分割和區域分割算法，精確提取損傷點邊緣像素，對損傷區域進行分類標記，實現損傷點數量與密度的自動統計計算。

實驗驗證表明，該方法性能優異：損傷點識別正確率穩定在92.31%以上，單張圖片平均處理時間控制在約0.9秒內，滿足高效檢測需求。這些結果顯著提升了DKDP晶體激光損傷檢測的靈敏度與可靠性。

該研究深化了自動化檢測技術，為DKDP晶體激光損傷提供了一套快速、準確、自動化的檢測解決方案；提供了更為可靠的評估依據，其生成的高精度損傷點密度與分布信息；同時展現出顯著的推廣潛力，所開發的融合機器學習與圖像處理的技術框架，可廣泛應用于其他光學材料或元件的無損檢測與表征領域。

相關工作得到了上海市“探索者”項目、中國科學院國際合作局對外合作重點項目、山東大學晶體材料國家重點實驗室、上海市“科技創新行動計劃”港澳臺科技合作項目及中國科學院特別交流計劃等項目的支持。

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圖1. 三種機器學習方法的ROC曲線

圖2 （a）帶有邊界散射光的激光誘導損傷探測結果圖（b）帶有椒鹽噪聲的激光誘導損傷探測結果圖