在高功率激光驱动器系统中,晶体作为其中一个不可或缺的光学元件,主要作为主放大器系统中的普克尔斯盒(光电开关)对入射光场进行调制,并作为终端光学聚焦系统中的光束倍频转换器,用来产生紫外光;由于系统中晶体尺寸通常较大且数目较多,导致对该元件的检测维护任务相对繁重。据统计,美国国家点火装置中所用到的410mm口径的磷酸二氢钾(KDP)晶体就有576块。这些晶体在生产加工和应用中往往会因为其表面存在缺陷而引发不同程度的、非预期性的光场调制、波前畸变等,严重时还可能破坏整个驱动系统。所以,我们应该且亟需进行针对晶体元件缺陷的分类检测技术研究。现有的检测技术除人眼判断外,大多围绕硬件设备展开;算法以传统图像处理为主,主要针对不同类型的缺陷进行特征提取,较少有关于缺陷分类识别和定位检测的研究;且因为晶体缺陷形貌复杂,传统图像处理算法较难提取到关键且客观的特征,这在极大程度上限制了晶体缺陷检测技术的智能化发展并同时抑制了高功率激光驱动器的应用。基于晶体元件表面缺陷形貌特征丰富、种类繁多的特点,本文提出利用深度学习模型进行晶体缺陷分类检测;构建了基于候选区域生成模块和特征提取模块(ZF net)的晶体缺陷检测模型,以及涵盖水解、凹坑、裂纹三种类型的1800张晶体缺陷数据库。随后,本文基于Tensorflow框架和Python语言环境进行模型开发,并对基于ZF net的检测模型进行测试和验证;通过晶体缺陷数据集的特征驱动来优化参数,并将模型的损失函数值控制在2.5*10-5以下。结果表明:其对晶体缺陷的检测识别能力较强,在不同缺陷类别上的识别准确率均能达到86%以上,误检率小于5%,检测结果具有较高的可靠性;在效率方面,其对于一幅图片的检测时间约为百毫秒,可以应对实时性要求不高的场景,从而代替人工检测和传统图像处理检测,在保证准确率的同时还能提高传统检测的效率。此外,基于本文构建的数据库规模,本研究同时还利用了基于VGG16的检测模型同基于ZF net的检测模型进行对比。结果表明:基于VGG16的检测模型准确率更高,其在验证集上的平均检测准确率高于ZF模型约2.5个百分点;效率方面,VGG16只有ZF的1/3,但时间仍控制在百毫秒量级;实际应用中需要综合考虑准确率和检测效率,以满足不同的检测需求。综上所述,本文的工作可以为晶体检测提供一种新的思路和可行性方案,为将深度学习进一步应用到晶体缺陷中、实现大口径晶体的全场定量扫描结果分类奠定了良好的基础;通过比较不同规模的卷积网络下的晶体缺陷检测结果,也可以为后续算法优化提供参考。