在现代社会里,产品的生产从生产规模、生产速度到产品质量都有了很大的提高。这种生产要求的提高已经给传统的人工检测方法带来挑战,在一般情况下,人工检测方法已经无法胜任了。另一方面,随着科学技术的不断发展,特别是计算机技术的发展,出现了计算机视觉检测技术。利用这种新技术设计出来的系统不受恶劣环境和主观因素的影响,能快速、准确地检测产品,完成人工无法完成的检测任务,是现代化生产中不可缺少的工具。计算机视觉检测是计算机图像处理和模式识别理论结合发展的一种产物,它综合了计算机技术、数据结构、图像处理,模式识别和软件工程等不同领域的相关知识。作者以玻璃瓶缺陷检测为应用背景,利用计算机视觉技术,致力于研制一套性价比高的检测系统。本文详细地介绍了图像处理技术——图像滤波技术和图像分割技术,改进了传统的中值滤波算法,对各种图像分割技术进行了分析和比较,从而得出适用于本系统的图像分割方法,为缺陷的提取和分析打下基础。论文分析了各种模式识别方法,提出了玻璃瓶缺陷检测的具体方案。方案利用聚类算法来提取缺陷,通过对缺陷特征的分析来识别玻璃瓶的好坏。同时,论文提出了一种基于二值图像的聚类算法,提高了检测系统的处理速度。本系统的主要部分由摄像机、图像采集卡和微型计算机组成。摄像机采集玻璃瓶图像,图像采集卡把玻璃瓶图像转换成计算机能识别和处理的数字图像,再通过计算机上的软件完成缺陷检测功能。作者用Visual C++完成了玻璃瓶缺陷检测的软件开发工作。检测系统在实验阶段的检测精度已达到设计要求,较成功地实现了玻璃瓶缺陷的检测,能用于检测玻璃瓶的裂痕、黑斑、气泡等缺陷。