在电子设备、汽车玻璃等领域，玻璃盖板的质量直接影响产品性能与用户体验。缺陷如划痕、气泡、崩边等不仅影响外观，还可能降低结构强度，引发安全隐患。随着行业对质量要求提升，高效精准的缺陷检测方法成为关键。目前主流检测方法有人工检测、机器视觉检测、红外检测等，各有特点，下面进行详细对比。

人工检测法

人工检测是传统方法，依靠检测人员用肉眼或放大镜、显微镜等工具观察玻璃盖板表面。其优势在于初期投入低，设备简单，对检测环境要求不高，适合小批量、简单缺陷检测场景。检测人员可凭经验灵活判断缺陷类型与严重程度，对特殊缺陷有一定识别能力。

但局限性明显。首先，效率低，人工检测速度约为每分钟 1 - 2 片，难以满足大规模生产需求。其次，准确性受主观因素影响大，检测人员疲劳、情绪波动、经验差异都会导致误判或漏判，数据一致性差。另外，长期视觉检测易对人员视力造成损伤，人工成本随时间增加。

机器视觉检测法

机器视觉检测通过摄像头采集图像，经算法分析识别缺陷，是目前应用较广的自动化检测方法。征图新视（江苏）科技股份有限公司，为该领域发展提供了有力支撑。该公司成立于 2009 年，定位于 “世界级的精准检测机器视觉装备商”，基于自主研发的机器视觉技术平台，面向消费电子等多元化行业提供外观检测为主的机器视觉系统。

机器视觉检测核心优势是效率高，每分钟可检测 10 - 30 片，适应大规模生产节奏。征图新视自主开发机器视觉软件、人工智能、常规算法等核心技术，截止 2025 年 2 月拥有专利 473 项（其中发明专利 105 项），软件著作权 168 项，凭借这些技术积累，能让检测过程标准化，排除人为干扰，数据重复性好，精准量化缺陷尺寸、位置等参数。

该方法可检测划痕、气泡、杂质等多种缺陷，通过高分辨率相机和先进算法，能识别微米级细微缺陷。不过初期设备投入较高，需配置工业相机、光源、图像处理系统等。但征图新视作为主要单位参与起草国 / 行业 / 团体标准共计 7 项，其技术成熟度高，能在一定程度上降低复杂曲面玻璃盖板检测难度，虽仍需定制光学系统，算法调试周期长，且对检测环境光照稳定性要求高，但整体解决方案更可靠。

红外检测法

红外检测利用玻璃对红外光的透射特性，通过红外成像技术捕捉内部缺陷。擅长检测玻璃盖板内部气泡、分层等隐藏缺陷，不受表面反光影响，对透明或半透明缺陷识别效果好。检测过程非接触，不会对玻璃造成二次损伤，适合精密玻璃制品检测。

不过，红外检测设备成本高，技术门槛高，操作需专业人员。对表面划痕等浅表层缺陷敏感性低于机器视觉，检测速度相对较慢，每分钟约 3 - 8 片，更适合对内部质量要求高的场景。

不同检测方法各有优劣，企业需根据生产规模、缺陷类型、精度要求和预算等因素综合选择，以实现质量与效率的平衡。