熔石英表面损伤修复是延长元件生命周期，提高惯性约束核聚变装置负载能力的重要举措。损伤修复流程主要实现对已损伤元件的检测、修复、评价，最终获得近理想元件。本文针对现有的损伤修复流程存在的问题：基准标识不统一问题、损伤人工评定效率低的问题及系统信息交互性差的问题，旨在提出相应的解决措施并通过开发数据分析软件具体实现，以便提高系统效率，实现信息交互。本文主要研究工作如下：　　熔石英表面损伤修复流程由损伤检测系统、损伤修复系统、显微观测系统、应力测量系统和调制测量系统五个子系统组成，各子系统物理上分布并不集中，相互独立，信息交互困难。通过对流程内各子系统的工作原理、工作流程及数据变化的详细分析，绘制损伤修复流程的数据流程图（DFD）并构建子系统间连接的整体网络框架，以便实现信息交互。　　针对损伤定位基准不统一的问题，提出为熔石英元件设计统一的圆形基准标识，通过图像处理识别标识中心，建立损伤点与标识中心的坐标关联，实现以基准标识为坐标原点的损伤定位方案。为了准确识别标识中心，对预处理后的标识区域采用质心法粗定位标识中心，然后利用粗定位中心及先验半径约束Canny算子边缘获得近理想边缘，采用最小二乘法拟合近理想边缘获得理想边缘，最终计算得出了圆形标识精定位中心。实验表明该算法中心定位精度及稳定性能够满足系统定位需求。　　针对人工评定损伤效率低的问题，采用基于CART分类树模型的随机森林（RF）集成分类机器学习算法，实现了对熔石英表面损伤图像中损伤点的自动分类。该算法首先采用旋转卡壳法寻找损伤点的最小面积外接矩形，提取损伤点的形状信息及灰度信息，构建损伤特征样本集。其次，以Bagging集成学习框架为基础，CART分类树为弱分类器，Bagging系列RF算法为强分类器，组成基于CART分类树的RF集成分类模型。最后将损伤特征样本集输入该模型进行分类训练，确定最优参数。实验表明，该模型的分类性能提高了系统的运行效率。　　在前文研究的基础上开发了损伤修复流程数据分析软件，该软件包含了信息交互、标识中心定位及损伤评定分类功能，并通过综合实验验证该软件分析得出的标识定位、损伤定位及损伤评定的精度。