工业技术的发展使人们对产品生产检测中的自动化程度要求越来越高，但是，对于空调遥控器液晶屏显示缺陷的检测依然是以人工检测为主，工人劳动强度大，并且可能因为人为原因出现误检和漏检。基于计算机视觉的工业检测技术由于其非接触性、高精密性和高效性已经越来越深入到工业产品的检测中。本文把计算机视觉技术应用到遥控器液晶屏图像检测中，通过USB工业数字相机采集液晶屏图像，并对其图像进行图像处理，以获得液晶屏图像的数字、汉字和符号边缘特征，对其图像进行判别，达到了较好的效果。本文的核心内容如下：（1）图像滤波及锐化。通过工业数字相机采集到分辨率较高的图像后，针对液晶屏数字、汉字和符号不同区域图像的特性及后期的处理需求，分别对图像的数字区域进行图像滤波，以利于数字的字符识别处理，对汉字及符号区域进行图像锐化，以利于检测到清晰连续的边缘。（2）图像边缘检测。对液晶屏图像的不同区域采用了不同的图像预处理之后，进行边缘检测是非常关键的一步，其对边缘的定位精度直接影响到后期的检测结果。本文分析了经典边缘检测算子的检测效果，为获得最佳的边缘检测效果，对液晶屏图像的不同区域采用了不同的边缘检测算法，对数字区采用SUSAN边缘检测算子，对汉字和符号区域分别采用Shen-Castan边缘检测算法、Canny边缘检测算法，均取得良好的边缘检测效果。（3）检测软件的设计。本文涉及的算法较多，故采用模块化设计和调试，然后，采用LabVIEW8.6图形化编程语言和NI Vision8.6实现检测软件的设计，完成相机标定、图像采集并进行了检测效果的调试。分析了影响检测精度及速度的主要因素，校正了镜头的径向畸变，降低测量误差。