傳統的玻璃質量檢測主要采用人工檢測的方法。人工檢測不僅工作量大，而且容易受檢測人員主觀因素的影響，容易對玻璃表面缺陷造成漏檢，尤其是變形較小、畸變不大的夾雜缺陷漏檢，極大降低了玻璃的表面質量，從而不能夠保證檢測的效率與準確。

        目前，玻璃缺陷檢測主要是利用激光檢測和摩爾干涉原理的方法。激光檢測容易受外界干擾，影響檢測精度。摩爾干涉原理由于光柵內的莫爾條紋比較細，為保證莫爾條紋有很強的對比度，便于計算機進行分析處理，就必須要求光柵有很高的明暗比對，通過復雜計算機圖像處理技術對涉圖形進行處理，占用大量的檢測時間，檢測周期非常緩慢，而在實際試驗中并無實用效果。
     

 
        近年來，迅速發展的以圖像處理技術為基礎的機器視覺技術恰恰解決這一問題。機器視覺主要是采用計算機來模擬人的視覺功能，從客觀事物的圖像中提取信息，進行處理并加以理解，最終用于實際檢測、測量和控制，以達到人們所需求的結果。本文基于機器視覺技術對玻璃表面檢測系統，完成對玻璃缺陷的提取，識別，最終區別次品，滿足玻璃表面缺陷檢測的要求。
        玻璃表面缺陷檢測系統包括圖像采集部分、圖像處理部分、輸入輸出部分、智能控制以及機械執行部分組成。該系統照明采用背光是照明，即在玻璃的背面防止光源，光線經過待檢測的玻璃，投射進入工業相機。光線垂直入射玻璃后，當玻璃沒有雜質時，出射的方向不會發生改變，CCD工業相機的靶面探測到的光是均勻的；當玻璃中含有雜質時，出射的光線會發生改變，CCD工業相機的靶面探測到的光也要隨之改變。一般玻璃中含有缺陷主要分為兩種：一是光吸收型，例如砂礫等。光透射玻璃時，該缺陷位置的光會變弱，CCD工業相機的靶面上探測到光要比周圍的要弱；二是光透射型，例如裂紋等。光線在該缺陷位置發生了折射，光的強度要比周圍的要大，因此CCD工業相機靶面上探測到的光也相應增強。
 

        其具體工作過程為：將待檢玻璃置于上文所提到的照明系統前，圖像獲取模塊接收到智能控制系統給予的觸發信號，CCD工業相機攝取到玻璃表面缺陷圖像，經過圖像采集卡把圖像數據采集到計算機內存，利用研制開發的圖像處理軟件實現對玻璃表面缺陷的檢測，根據上文所討論的情況進行分析，最后通過輸出設備輸出檢測結果。
 
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