随着科技的发展和计算机的普及，人类对智能控制的要求越来越高。针对工厂玻璃检测控制设备，不同玻璃的形状识别和参数的实时测量对加工工艺及智能化控制起着至关重要的作用。对于此问题，国内外都已投入大量的人力、物力从事图像研究。目前国内外很多设备主要是采用机器视觉系统通过CCD或CMOS成像器件获取物体图像并采用一定的图像处理方法对图像进行处理并计算参数，但是这种系统扩展性低、对衬底背景要求高且成本较高，因此其不能满足当代工业的要求。针对此问题，本文提出了一种针对光电二极管阵列探测器（PDAD）的比较快速的图像处理以及玻璃几何参数快速测量和形状识别的方法。本文主要是在工厂大型玻璃加工设备需要进行玻璃检测的背景下，针对PDAD采集到的玻璃图像进行一系列的处理，最终实时显示图像并快速准确计算出玻璃的几何参数信息和进行有效的形状识别以达到智能化控制。首先针对采集图像时电子设备的不稳定性和检测模块的不一致性，进行中值滤波和增益校正等处理同时将处理后图像实时显示出来以达到运动玻璃实时显示的效果；然后待整体玻璃图像采集完成后对这种由于探源精度不高造成的边缘呈严重锯齿形的图像进行分割与二值化、连通域检测、图像边缘检测与自适应阈值极值角点检测以及一定数学方法描述的缺角判断等处理，快速准确的计算出运动玻璃在长度、宽度、面积、角度和缺角等相关参数信息；最后利用极值权重及快速有效的形状匹配算法来实现玻璃形状的快速识别。实验证明，本文研究的算法、软件的设计很好地滤除不相关的目标，保存感兴趣目标，具有高效性、实时性和精确性，能够满足当代工业检测设备中的要求。