随着信息技术的发展,玻璃容器的传统检测方法(人工检测)已无法与现代生产相适应。机器视觉检测技术与传统技术相比,实现了在线智能非接触测量,降低劳动强度,检测准确,提高了生产效率,节省了劳动力,且整个检测过程不受人为因素影响,有效保证了玻璃容器的生产质量。本文研究的主要内容有以下几个方面:1、提出了系统的总体设计框架,对系统所需的硬件设备进行了深入的分析,给出了课题的研究思路。2、根据数字图像处理的理论研究,提出了待检玻璃容器图像处理的算法流程。首先,对采集到的检测图像应用MATLAB软件进行一系列的图像处理,包括图像灰度化、图像滤波、图像增强、图像分割以及形态学处理;然后,对处理后的玻璃容器图像采用8-方向链码法进行边界轮廓提取;最后,根据得到的链码序列对玻璃容器目标进行了像素统计,由定义公式计算其相关的特征值。3、提出了一种改进的小波阈值去噪算法,通过小波系数和阈值的比较,自适应地改变控制系数,能够较多的保留玻璃容器图像的边缘和细节信息,还在一定程度上避免了小波系数的盲目置零。4、通过MATLAB编程语言对系统软件进行了初步设计,实现了较好的人机交互界面。其中,软件的主界面应用MATLAB GUI进行编程设计。用户可以非常容易和直观的实现人机交互。本文通过理论分析和大量的实验研究,证明了所提出的基于机器视觉的玻璃容器形态检测系统的有效性和可行性,为进一步玻璃容器检测系统的研究开发奠定了坚实的基础。