在玻璃的加工过程中，因为各层面要素的危害，玻璃表层会出現例如汽泡、小黑点、黑斑等缺陷;玻璃上的结石、沙粒因运送全过程中震动磨擦，会出現夹层玻璃表层刮伤;伴随着玻璃加工设计方案的多元化，对夹层玻璃的开洞、割槽、打磨的情况愈来愈多，受精准定位、技巧、设备等要素危害，会出現刮痕、裂痕、破损;受自然环境或实际操作缘故，也会出現油渍、水迹以及它污迹等污垢。

　　传统式的夹层玻璃检验方式是借助人的眼睛来分辨夹层玻璃表层各种各样难题，存有非常大的局限，如人的眼睛对细微的缺点不比较敏感，不正确检、漏验风险性;人的眼睛没法持续、平稳进行高韧性可重复性检验工作中，会造成疲惫，速度比较慢、高效率低;主观性分辨受情绪、逻辑思维、阳光照射等危害，具备非常大的不对称性和非标性。

　　人眼检测已无法满足现代企业高速、精确、实时的品检要求，而人工成本不断上涨给企业经营带来压力。这时候机器视觉检测设备就派送用场了，机器视觉替代人眼，采用智能图像采集和图像处理技术，检测系统利用视觉处理算法，实现缺陷精确检测，智能分类和分级，已成为玻璃检测行业的标配了。

　　二，机器视觉玻璃表面缺陷检测

　　传统的玻璃质量检测主要采用人工检测的方法;人工检测不仅工作量大，而且容易受检测人员主观因素的影响，容易对玻璃表面缺陷造成漏检，尤其是变形较小、畸变不大的夹杂缺陷检测，极大降低了玻璃的表面质量，从而不能够保证检测的效率与精度。

　　目前，玻璃缺陷监测系统主要是利用激光检测和摩尔干涉原理的方法。激光检测容易受外界干扰，影响检测精度。摩尔干涉原理由于光栅内的莫尔条纹比较细，为保证莫尔条纹有很强的对比度，便于计算机进行分析处理，就必须要求光栅有很高的明暗比对，通过复杂计算机图像处理技术对干涉图形进行处理，占用大量的检测时间，检测周期非常缓慢，而在实际试验中并无实用效果。

　　在迅速发展的以图像处理技术为基础的

　　器视觉系统恰恰解决这一问题。机器视觉系统主要是采用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制，以达到人们所需求的结果。基于机器视觉技术对玻璃表面检测系统，完成对玻璃缺陷的提取，识别，最终区别次品，满足玻璃表面缺陷检测的要求。

　　玻璃表面缺陷检测系统包括图像采集部分、图像处理部分、输入输出部分、智能控制以及机械执行部分组成。该系统照明采用背光是照明，即在玻璃的背面防止光源，光线经过待检测的玻璃，投射进入工业相机。光线垂直入射玻璃后，当玻璃没有杂质时，出射的方向不会发生改变，CCD工业相机的靶面探测到的光是均匀的;当玻璃中含有杂质时，出射的光线会发生改变，CCD工业相机的靶面探测到的光也要随之改变。一般玻璃中含有缺陷主要分为两种：一是光吸收型，例如砂砾等。光透射玻璃时，该缺陷位置的光会变弱，CCD工业相机的靶面上探测到光要比周围的要弱;二是光透射型，例如裂纹等。光线在该缺陷位置发生了折射，光的强度要比周围的要大，因此CCD工业相机靶面上探测到的光也相应增强。

　　其具体工作过程为：将待检玻璃置于上文所提到的照明系统前，图像获取模块接收到智能控制系统给予的触发信号，CCD工业相机摄取到玻璃表面缺陷图像，经过图像采集卡把图像数据采集到计算机内存，利用研制开发的图像处理软件实现对玻璃表面缺陷的检测，根据上文所讨论的情况进行分析，最后通过输出设备输出检测结果。