工業(yè)機器視覺進行玻璃表面缺陷檢測的過程主要包括以下幾個步驟：

1. 圖像采集：

通過光學(xué)系統(tǒng)，利用LED紅光或其他合適的光源垂直（或其他角度）入射待檢測的玻璃。

若玻璃中存在缺陷，CCD相機的靶面會檢測到不均勻的出射光。

圖像采集卡對輸出的信號進行實時采集，并將數(shù)字化處理后的圖像傳輸至計算機中。

2. 圖像處理：

依靠視覺檢測軟件系統(tǒng)對采集到的圖像進行灰度值化、濾波降噪和閾值分割處理。

完成缺陷圖像的濾波、邊緣檢測、特征提取以及分類的功能。

3. 缺陷識別與分類：

采用多模式融合、圖像特征提取及深度學(xué)習(xí)算法，有效區(qū)分不同類型的缺陷，如氣泡、結(jié)石、凹凸、劃傷和色斑等。

可以通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法對玻璃表面的缺陷進行分類。

4. 結(jié)果輸出與報警：

檢測系統(tǒng)會根據(jù)瑕疵面積大小、形狀、灰階差異等特征實現(xiàn)瑕疵的自動分類，并生成瑕疵記錄報告。

對于周期性連續(xù)性瑕疵，系統(tǒng)會自動報警，并可自行設(shè)置報警密度。

整個檢測系統(tǒng)通常還包括智能控制及機械執(zhí)行部分，以確保檢測的準(zhǔn)確性和效率。在實際應(yīng)用中，還會根據(jù)具體需求和玻璃產(chǎn)品的特點，對檢測系統(tǒng)進行定制和優(yōu)化。

工業(yè)機器視覺通過圖像采集、圖像處理、缺陷識別與分類以及結(jié)果輸出與報警等步驟，實現(xiàn)對玻璃表面缺陷的高效、準(zhǔn)確檢測。