物体表面洁净度的高低，对仪器的性能和精度有着重要的影响。目前对物体表面洁净度的检测，多采用的是人眼观察、称重检测、溶剂法等方法，导致人为干扰因素过多、操作复杂、精度低。为了能够快速、便捷、准确、全面的对物体表面的洁净度进行检测。在此论文提出了采用图像处理的方法对物体表面的洁净度进行检测。 本文介绍了利用图像处理技术对物体表面的洁净度进行检测和实现的方案，阐述了用数学形态学对图像进行处理的方法。理论分析和实验表明，用图像处理技术检测高洁净度物体表面有符合定义、准确性高的优点。 论文第一章概述论述了物体表面处理的背景，物体表面洁净度的检测标准和国内外一些洁净度的检测方法。对比了国内外的一些洁净度的检测方法，分析了图像处理的优缺点，提出来应用图像处理的方法对物体的表面进行处理。阐述了物体表面洁净度检测的重要意义。并提出了课题的研究方向和任务；在第二章中对检测三种试件：平板玻璃件，透镜类和金属件的机械结构和检测原理进行了简要的说明，其中着重介绍了平板玻璃件的测试原理和机械机构的设计。并对实验中，采集图像的摄像头CCD的选取进行了分析比较。而且对硬件的选取和调试、视频采集程序的编制进行了分析；在第三章介绍了一些图像的基础知识和图像的采样原理，并分析了图像噪声的来源。同时介绍了数学形态学的一些基本的运算规则膨胀和腐蚀，并对数学形态学中常用的结构元素进行了解释、说明。对图像处理中常用的阈值分割的重要意义进行了阐述，并对不同的阈值分割的方法进行比较、分析。同时，介绍了采用的开发工具Matlab和Visual C++的一些功能，和图像处理中重要的BMP文件的DIB类，并提出了采用Visual C++和Matlab相结合的数字图像处理的工具；而在第四章对图像处理四川大学硕士毕业论文中的定标量0(0=o.sp而像素)进行了说明，分别着重介绍了图像处理的具体的方法，图像预处理、二值化、表面的颗粒数、颗粒的分布函数、颗粒的最大几何直径和面积做了具体的分析，采用自相关函数来描述图像的性质进行了分析。章中最后分析了图像处理软件的实现方法，对采用Matlab和VisualC++相结合的方法对图像进行处理的优缺点进行了阐述;第五章中进行了总结，并对今后表面洁净度的研究提出了进一步的要求。 论文实现的对物体表面的洁净度的处理，其精度可以达到0.5娜，并在一定的程度上实现了数据的自动采集和数据处理，达到了系统的要求，为今后物体表面洁净度的检测提供了一定的基础。