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针对玻璃瓶质量检测系统缺陷分类难的问题,选取气泡、结石、裂纹、污点、皱纹这五种常见的缺陷作为分类目标,从研究每种缺陷的图像特征入手,提出了七个统计特征作为分类器的输入特征向量,根据该分类问题的特点构建SVM分类器,采用现场采集的缺陷图像样本对SVM分类器进行训练和测试。实验结果表明:设计的SVM分类器识别率较高,适合玻璃瓶缺陷图像分类。