液晶显示器（LCD）面板是航空显示设备的重要组件，随着该产业的快速发展，生产线上的质量检测也至关重要。由于其生产工艺的复杂性和各种环境因素的影响，LCD生产过程中难免会出现各种显示缺陷。目前缺陷的检测主要依靠人工检查，因而只能采取抽检的方式，检测精度和检测效率低，研究缺陷自动检测技术对提高LCD产品质量有重要意义。本文研究并实现了一种基于计算机视觉的LCD自动检测技术。文中针对有纹理和无纹理的两种类型LCD进行了研究，根据LCD面板的内部结构和缺陷的显示特征，分别从如何抑制纹理背景的影响、如何构建没有缺陷的背景图像、以及如何对图像进行分割以突出缺陷特征等方面进行算法研究，并对各算法进行分析与实验验证。主要研究成果如下：(1)针对无纹理背景的LCD缺陷检测，本文采用基于离散余弦变换、基于二维曲面拟合、以及基于回归分析中残差值计算三种方法进行了算法研究。前两种方法先重构背景图像，然后将背景图像与采集图像相减求得差值图像，最后对差值图像进行阈值化处理实现缺陷检测。残差值计算法则通过获取采集图像与估计图像的残差，再进行阈值化操作来提取缺陷。在残差值法中，本文采用图像分块的方法提高了算法效率，提出了阈值在线调整方法解决阈值手工设定问题。(2)针对有均匀纹理背景的LCD缺陷检测，本文从奇异值分解、傅里叶变换、Gabor变换等多个角度进行了背景纹理去除算法研究，然后对图像进行分割，检测出缺陷。在傅里叶变换方法中，本文根据图像的纹理分布信息给出了低通滤波器的截止频率的选择方法，同时作为应用拓展还将此方法应用于一组有裂纹的钢板检测上，取得了不错的检测效果。在Gabor变换方法中，本文根据所检测的LCD特点合理设置了Gabor滤波器的参数，很好地检测出缺陷。(3)将三维傅里叶变换应用到随机纹理的LCD缺陷中，该方法通过对一组连续采集的图像进行三维傅里叶变换和三维空间下的滤波来实现随机纹理的去除。(4)本文用多个工程应用实例对以上各算法进行了验证，并从灰度值差异的影响、算法耗时、阈值选取、图像方向的影响等几方面进行了算法实验对比，得出满足本项目工程要求的算法。(5)在理论研究的基础上，进行了系统的软硬件实现，搭建了一套LCD检测实验平台。该平台能较好地检测出样件中的缺陷，达到检测的实时性。