亓宁宁，常 敏，刘雨翰

（上海理工大学 光电信息与计算机工程学院，上海 200093）

引 言

平板玻璃的成型方法主要有压延、平拉和浮法等，由于生产技术、加工机械甚至是后期人为包装运输的不完美，平板玻璃成品中会出现各种各样的缺陷[1]。不合格的产品应用在高端仪器中，一方面使其价值大打折扣，另一方面严重影响生产效率，浪费劳动力。机器视觉作为一种非接触性检测技术，用计算机来模拟人的视觉系统，已经成为未来检测领域的一个重要发展方向[2]。这种检测技术具有检测速率高、精度高等优点，可广泛应用于工厂缺陷的在线、自动化检测中。近年来，关于机器视觉的表面缺陷检测技术已经逐步发展起来。Raafat等[3]在1996年提出了一种基于机器视觉系统的玻璃或塑料表面质量检测方法，主要检测目标是划痕和气泡等表面缺陷。此外，Peng等[4]研究了基于机器视觉的浮法玻璃在线检测方法，借助缺陷图像的灰度级变化来测量缺陷，并对图像分析和检测系统的实时性和精确性进行了讨论。

机器视觉检测技术通过设计高性能的光学成像系统并采用图像传感器对待测物体进行图像采集，采集的图像经过处理和分析，可提取出有用的信息。一般基于机器视觉技术的检测系统由以下几部分组成：光源、待测物体、CCD相机、图像采集卡、图像处理软件和计算机等[5]。玻璃检测的原理是玻璃缺陷的光学性能和正常玻璃不同，缺陷会导致进入相机的光强发生改变，这种改变会引起图像灰度值的变化，通过图像灰度值化[6]、滤波降噪[7-8]、阈值分割[9]等一系列的算法处理，可提取出缺陷的各种特征信息从而达到玻璃质量检测的目的。……