实现啤酒瓶瑕疵识别的流程可以分为以下环节：

图像采集：利用相机或其他图像获取设备捕捉啤酒瓶表面的图片。

图像预处理：对收集到的图片进行初步处理，包括去除噪声、转换为灰度图、边缘检测等步骤。

特征提取：从经过预处理的图片中提取出特性，例如纹理特性、形状特性等。

瑕疵识别：借助提取出的特性进行瑕疵判断，可以运用机器学习算法或其他图像分析技术来进行分类和评估。

结果展示：将识别的结果在图片上标注或以其他方式进行输出。

下面是一个简单的示例代码，用于对啤酒瓶图片执行边缘检测及显示：

% 读取啤酒瓶图像
img = imread('beer_bottle.jpg');

% 灰度化
gray_img = rgb2gray(img);

% 边缘检测
edge_img = edge(gray_img, 'Canny');

% 显示结果
subplot(1, 2, 1);
imshow(gray_img);
title('原始图像');

subplot(1, 2, 2);
imshow(edge_img);
title('边缘检测结果');

这段代码首先加载了一张啤酒瓶的图像，然后将其转换成灰度图，随后采用Canny边缘检测算法生成了边缘图像，并将原始图像和处理后的边缘图像展示在一个图形窗口中。

在实际的应用场景中，还需要根据具体情况设计更加复杂的图像处理和特性提取流程，并可能需要利用机器学习算法来进行瑕疵识别。