在平板玻璃的生产过程中，由于生产技术水平和生产环境的限制，平板玻璃带不可避免的会包含一些缺陷，玻璃缺陷的大小影响玻璃的质量等级，而缺陷类型的准确判断对于调整工艺，指导生产具有重要的作用，因此研究一种玻璃缺陷特征提取和分类识别方法，对于提高玻璃质量和生产工艺具有重要的实用价值。本文以玻璃缺陷为研究对象，在分析玻璃外观质量国家标准的基础上，确定了玻璃缺陷检测方法的技术指标。给出了玻璃缺陷检测装置的总体结构，确定了主要硬件组成的选型方案，并通过该检测装置，得到了具有明显特征的典型玻璃缺陷的图像。在分析典型缺陷特征图像的基础上，利用顶帽变换方法消除了无缺陷区域的背景趋势，分别采用了基于灰度变换的图像增强技术和基于形态学的图像增强技术提高玻璃缺陷图像的对比度，对比结果表明基于形态学的图像增强方法在保留玻璃缺陷特征的同时又增强了缺陷的边缘。为了准确计算缺陷的大小和识别缺陷的类型，在分析迭代法和最大类间差方法的阈值分割算法的基础上，提出了一种基于玻璃缺陷特征的改进的双阈值的缺陷分割方法，将玻璃缺陷的灰度图像分割为具有背景、缺陷和边缘的三值化图像。通过统计连通缺陷的像素个数，实现了缺陷大小的计算。采用行扫描的方法标记缺陷数量，根据每个缺陷和边缘的面积，实现对典型缺陷类型的分类，并给出了分类的实现方法。