目前我国工业绳团透明薄膜包装破损检测绝大多数由人工目视进行，人工目视检测效率低、劳动强度大、成本高，检测准确性低，容易导致包装产品的市场竞争力降低，从而影响产品的销售。针对这一问题，本文根据工业透明薄膜包装的特征，研究图像处理的检测算法，开发了基于数字图像处理系统的薄膜包装破损检测系统，完成了工业透明薄膜表面破损的检测和识别。和传统的人工检测方法相比，该系统可以最大程度地减少人为因素对检测结果的影响，实现对包装破损检测的客观评价，对提高工业包装破损的自动化检测具有重要的实践意义。　　工业透明薄膜包装破损的检测，其缺陷特征除了孔洞破损，还存在着划伤，裂纹等缺陷，本文分析了工业透明薄膜包装检测的基本构成及其工作原理，阐述了系统中的关键技术及总体设计，针对该系统破损检测具体要达到的基本技术要求，做了大量的实验，验证算法的可行性。　　为了对工业透明薄膜包装破损图像进行有效的识别，首先需要进行图像的采集，然后将图像信息输入计算机系统进行预处理，利用中值滤波进行图像的去噪，运用Hough变换提取图像的感兴趣区域。通过相应预处理技术得到的图像质量明显提高，需要处理的数据量明显减少，为后续的图像处理打下了良好的基础。　　其次考虑到预处理后的图像在对比度上仍存在不足，为了增大其破损区域和未破损区域之间的对比，便于之后更进一步地进行分割图像，本文采用改进后的Retinex算法进行图像增强，取得了令人满意的处理效果。　　分析了各种传统的图像分割方法，如阈值分割、边缘检测等进行图像的二值化处理等方法，本文结合透明薄膜包装自身的结构特点，采用了一种特殊的分割方法，即在图像的饱和度空间进行阈值分割，同时结合数学形态学方法去除小像素点的干扰，保证了破损区域的闭合性和边缘检测的连续性，能够将破损区域的目标图像完整地分割出来。　　最后提取破损区域图像的形态学特征参数，利用破损区域图像的特征参数分析图像，借助模式识别技术对提取出图像的形态学特征进行了分类，实现了透明薄膜包装孔洞破损和划伤破损的检测。通过运用MATLAB,VISUAL STUDIO2010等软件对包装薄膜破损的图像进行识别测试，验证了该方法的可行性和准确性。