在移动终端设备越来越普及的发展趋势下,数码产品如笔记本电脑、相机、平板电脑等使用频率越来越高,手机更是在人们日常生活中占有不可或缺的重要地位。触摸屏作为手机的重要构成部分,屏幕玻璃的质量好坏直接关系到手机的正常使用,玻璃盖板上的缺陷会影响其机械特性及光学性质,严重破坏产品使用价值。因此,对玻璃盖板生产环节中的瑕疵缺陷检测是十分重要的。且针对目前手机产品更新换代频率越来越高,生产制造需求量大的背景下,传统人工检测无法满足,应用机器视觉代替传统方法也是目前工业生产的发展趋势。针对以上情况现状,本文对玻璃盖板生产流程和缺陷检测标准进行分析研究,对常见缺陷类型和现有检测理论进行讨论,设计了玻璃盖板缺陷检测系统的总体方案;对比分析了不同预处理方法在玻璃缺陷上的应用效果,对玻璃边缘缺陷及内部缺陷检测分类算法进行深入的研究讨论,并完成相关仿真实验测试。本文的主要研究内容如下:(1)针对手机玻璃盖板生产工艺流程和缺陷检测标准要求,基于缺陷图像数据特点分析,构建了玻璃缺陷检测系统。系统由光源成像系统、图像采集装置、图像处理系统、系统软件等部分组成。(2)对比分析当前常用的图像预处理技术,基于图像平滑滤波、形态学操作、边缘检测算法的讨论分析,分别针对盖板玻璃边缘缺陷和内部缺陷的特点,采用对应合适的预处理方法,并在实际样本上做仿真实验,得出结果。(3)对于玻璃边缘的崩边缺陷,经过预处理后,采用行列像素遍历搜索的方法得出边缘数据点集,对比最小二乘法和随机抽样一致的仿真实验效果,最终选择随机抽样一致方法拟合出边缘直线模型,根据实际数据与拟合模型偏差判断出边缘缺陷区域。(4)基于玻璃内部缺陷的特性,探讨并提取出缺陷图像的形态学特征和不变矩特征;为了得到更好的训练模型,讨论svm方法的的参数选择和优化,提出讨论解决样本不均匀的方法,有效提高分类的准确率。