在玻璃生产过程中，由于生产工艺等多方面的原因，导致玻璃表面会出现气泡、划痕、贴锡等不同类型的缺陷，以前都是使用人工检测的方法。由于用户的需求，市场竞争的加剧和企业内部的生产压力对玻璃质量提出了越来越高的要求。人工检测已经不能满足生产的需求。现在，多数玻璃厂家已逐步引进玻璃缺陷在线检测设备，但在检测技术上还比较薄弱，因此，本文对玻璃缺陷在线检测技术进行研究。 玻璃缺陷在线检测技术以计算机视觉技术为基础，同时结合光学、计算机和测量技术，用于在工业生产线上对玻璃进行在线检测。玻璃缺陷在线检测技术的原理是通过CCD摄像机采集玻璃图像，并对其进行图像处理和缺陷识别，计算出缺陷的尺寸，通过与相应的标准比较，实现了判断玻璃产品是否合格的目的。 本文对各种玻璃缺陷的成因以及光学特性进行了分析和研究，并在此基础上提出了一种基于图像灰度的玻璃缺陷检测分类的方法。根据工业现场需要以及实验室现有条件，建立了基于面阵CCD的玻璃缺陷检测系统，并对其中的相关技术进行了研究；同时对线阵CCD进行了标定及模拟实验。 进行了一维视觉测量系统标定方法的研究，本论文采用两步法进行线阵CCD摄像机标定，第一步解线性方程，求出假设无畸变时的理想系数，第二步求解校正系数。 进行了二维视觉测量系统标定方法的研究。设计了精密平面网格靶标，给出了图像分块处理和平行直线拟合方法的靶标特征点提取方法，并提出了一种基于靶标的摄像机位置调整方法。采用两步法对图像测量系统进行标定，首先进行线性标定，然后进行多项式拟合畸变校正。 对亚像素边缘定位算法进行了分析和实验研究，提高了测量系统标定精度。本文分别介绍了亚像素定位算法中的多项式拟合法、灰度矩等算法。 论文建立了基于面阵CCD的玻璃缺陷检测系统并对线阵CCD在线检测技术进行了深入分析和一定的模拟实验研究，在实验室环境下基本实现了所需功能，并对进一步工作提出了讨论。