目前中国已经成为世界上最大的眼镜消费国和镜片生产国。质量检测是镜片生产过程中最重要的环节之一，当前我国在这方面主要以人工检测为主，不仅耗费大量的人力物力，而且检测标准不一，容易受检测人员的疲劳、情绪等因素的影响。所以研发一套镜片疵病自动识别检测的设备成为镜片制造企业的迫切需求。　　本文针对镜片质量检测的要求，结合镜片疵病的特点，通过对相关的检测技术进行分析探索，提出了一套基于镜片疵病图像的获取，疵病类型的辨别以及镜片分级的镜片疵病自动识别检测系统。通过对大量的镜片样本进行分析，总结出了常见的镜片疵病的种类，疵病出现的频率，形成的原因以及它们对镜片等级划分的影响，实现了对镜片主要疵病的检测与识别，并将镜片进了正确的分级。　　在镜片疵病的获取与预处理阶段，本文采用暗场照明方式并选用低角度环形LED灯作为照明光源，选取MV-1400UC相机获取图像。通过对比多种镜片除尘方法，采用位置区分法进行镜片除尘，同时采用中值滤波除去图像噪声并选取阈值对疵病图像进行阈值分割，实现对镜片疵病图像的预处理。在疵病识别与镜片分级阶段，对镜片进行统计测量，得出了点状疵病、划痕、羽毛和气泡的形态特征。点状疵病的几何形态和羽毛、划痕明显不同，像素分布均匀集中，外形接近圆形。根据这一特征引入圆形系数，并通过设定阈值来识别点状疵病。存在气泡时，拟合出镜片边缘内外两个圆之间的面积与亮痕面积不相等，据此引入差异系数，识别并计算出气泡的面积。划痕和羽毛都是线状，划痕多为直线而羽毛多为曲线，根据两者最小外接圆的直径与疵病长度的比值差异非常明显这一特征，引入长形系数来区分划痕和羽毛。为确定镜片疵病的位置，将镜片划分为三个区域，并采用模板匹配的方法得出各区疵病的类型、大小和数目，结合检测标准将镜片进行分级。通过实验对镜片样本进行检测，并将检测结果与人工检测进行对比分析，该系统将镜片疵病识别检测的误检率由人工检测的12％降低到4％，同时检测效率提高了近一倍。