随着经济的发展,人们对玻璃的需求越来越多,质量要求也越来越高。但目前国内绝大多数生产厂家仍然采用人工检测的手段,从而导致生产效率低下,成本高昂及质量控制不严格等问题的出现。在本文中,利用图像处理技术对平面玻璃缺陷进行自动检测。本文以平板玻璃为被检测对象。本文研究的表面缺陷主要包括划伤缺陷、气泡缺陷以及爆边缺陷,提取各种缺陷的特征参数,用来作为评定平板玻璃是否合格的重要指标,实现自动、实时、准确的缺陷种类检测与识别。本文采用由线阵CCD相机、光照系统、IEEE1394总线以及1394图像采集卡组成的图像采集实验装置对玻璃缺陷进行图像采集。利用滤波、去噪、二值化等预处理技术对缺陷原图进行处理,从而得到用于后续检测的缺陷图像。在划伤缺陷中,本文主要研究了X型划伤、U型划伤以及单条划伤,并提出了相应的识别算法。在X型划伤缺陷检测过程中,提出了骨架提取、更改现有标记值、最大宽度与长度的求解等主要算法,可以基本实现该缺陷的识别与分析。在U型划伤缺陷检测过程中,开发了覆盖率以及剪枝运算的算法,并且更改了最大宽度与长度的计算方式,从而实现该缺陷的检测,还完成了划伤缺陷中三种类型缺陷的整合与识别。在气泡缺陷检测过程中,根据灰度图像特征,提出了新的阈值分割方式、孔洞填充、最大尺寸计算等主要算法,对缺陷特征进行提取如缺陷的圆形度、伸长度和质心等,完成气泡缺陷的识别与分析。在爆边缺陷检测过程中,提出了轮廓提取,轮廓的最小外接矩形提取等主要算法,从而实现该缺陷的识别与分析。根据不同缺陷之间的差异,实现划伤、气泡和爆边缺陷的种类识别,达到同时对这几类缺陷检测的效果,根据玻璃缺陷国标参数,对玻璃进行质量评估。在C++软件中采用面向对象、模块化编程等技术编写了系统登陆界面,完成了国标或厂标缺陷参数的输入界面,设计了图像处理菜单和检测结果输出界面等,使用户可以更加便捷地使用,基本实现了平板玻璃的自动检测要求。