针对玻璃深加工过程中产生的低对比度表面缺陷,提出了一种基于机器视觉的检测识别算法。首先采用灰度形态学顶帽变换,补偿非均匀照明对图像的影响,其次通过Otsu's最佳全局阈值分割,获取含缺陷的二值图像,然后设计了一种连通区域分析算法来优化低对比度表面缺陷特征。实验结果表明,该算法可以准确、快速地实现微型平板玻璃低对比度表面缺陷的识别,在一定程度上满足微型平板玻璃表面缺陷自动检测需求。