对光学元件表面疵病进行精密检测是惯性约束核聚变（ICF）系统急需解决的问题。 根据ICF工程检测要求，构建了一套疵病检测系统。该系统主要由疵病图像采集子系统和图像处理子系统组成。图像采集系统能够获取宏观大视场下全尺寸的高质量疵病暗场亮像和微视场下局部位置的疵病显微图像，该方案的优点是便于后续显微疵病与散射疵病对比研究。 在疵病图像处理系统中，主要实现了图像预处理、疵病特征提取、分类等功能。针对疵病尺寸小等特点，在预处理过程采用了SUSAN滤波、改进的频域同态滤波、边框自动删除等算法，为后续图像分割提供了有利前提。在图像分割中，采用了一种全局自适应算法实现了图像准确分割。在对疵病进行特征提取时，给出了一种改进的特征统计算法，使得提取速度提高了5倍。最后采用BP神经网络算法对疵病进行分类，取得了良好的效果。 实验结果表明，建立的疵病系统具有检测快速、分类可靠等特点，能满足全尺寸大口径元件上任意分布的疵病实时、准确地检测。