Mura缺陷是TFT-LCD中一类常见的视觉缺陷,表现为低对比度、非均匀亮度区域,边缘模糊,通常大于一个像素,会给观察者带来视觉不适。同时Mura缺陷也是视觉缺陷中最为复杂和最难检测的,目前行业内通常采用经过专业训练的检测人员根据限度样本用人眼比对的方法进行检测,不可避免地引入主观认定等因素,容易产生不可靠的判定结果,且效率较低。近年来,研究人员开始研究利用机器视觉来代替人眼检测,但在检测过程中如何高准确率获取Mura缺陷一直是行业内公认的难题之一,为此,本文在分析研究TFT-LCD Mura缺陷特征和规律基础上,提出了基于B样条曲面拟合来获得Mura缺陷信息的方法,并依据该方法设计和搭建了Mura缺陷获取系统,完成了相应的软硬件设计,通过对大量真实Mura缺陷样本的检测验证了该方法和系统的有效性,能够自动高效准确地获取Mura缺陷。本论文的研究成果为最终实现用机器代替人完成Mura缺陷的检测提供了一种有价值并有效的方法和路径,同时,还可为其他FPD产品的缺陷检测提供有价值的研究思路。