本课题来源于“神光Ⅲ”项目。该项目的目标是聚焦能量来实现核聚变。该项目所研究系统设计为在光学材料损伤阈值附近的能量密度水平下工作,以实现最大效率。因此,在该工作环境条件下的光学元件极易产生损伤。同时,从激光对于光学元件的损伤相关研究中发现,这种激光器损伤存在着指数效应,即损伤的增长趋势是指数级的。因此,在系统工作中,需要对大孔径光学元件进行损伤检查,以最大限度地降低人员风险并降低由于真空负载光学器件内爆而导致的设备风险,从而降低由损坏部位衍射引起的额外部件损失的风险,减少系统的性能下降,并提供在光学元件损坏无法修复之前移除光学元件(并随后进行翻新)的能力。本文以终端光学组件(FOA)中的大尺寸光学元件为研究对象,基于深度学习理论,对其损伤等级诊断以及剩余寿命(RUL)预测的方法进行研究,并且针对其损伤诊断工作设计实现了FOA损伤诊断系统。首先,针对深度学习模型训练的输入,对采集到的原始数据图像进行处理,通过实验对比验证,针对噪声及模糊问题分别给出了相应的解决方案。接下来建立了用于模型训练的数据集,在此,针对损伤等级诊断问题以及剩余寿命预测问题,分别探讨了数据集的不同划分方式。完成上述准备阶段工作后,开始了方法探究。对于损伤等级诊断方法,尝试构建了三种模型结构,分别是:简单的卷积神经网络(CNN),CNN+支持向量机(SVM),以及基于预训练网络的迁移学习。通过实验验证,选取了最优模型。对于剩余寿命预测工作,首先针对小样本量的过拟合问题提出了应对方法,接下来对比简单CNN结构以及基于VGG-16模型的迁移学习方法,通过实验验证了基于VGG-16模型的迁移学习方法更适用于本研究要解决的问题,具有更高的准确率。最后,基于Qt Creator 4.6.1开发平台,采用PYTHON、C++、SERVER SQL等程序语言,设计并实现了FOA损伤诊断数据分析管理系统,实现了FOA大尺寸光学元件的损伤等级诊断以及剩余寿命预测的可视化操作,同时对结果实现了数据存储功能,方便为以后的研究工作提供数据支持。