有源矩阵有机发光二极体(Active-matrix organic light emitting diode,AMOLED)是当前最炙手可热的显示技术。AMOLED显示屏具有超轻超薄柔性、真彩色、低功耗、快速响应、超宽视角以及超高对比度等特点,在智能手机、平板电脑等移动终端被广泛使用。随着各终端设备对AMOLED面板的需求急剧增长,AMOLED面板大规模地批量生产,然而由于AMOLED面板复杂的制造过程,部分AMOLED面板出现缺陷是在所难免的。在AMOLED面板中,Mura缺陷由于其局部亮度不均、对比度低以及轮廓模糊等特点,是AMOLED面板中最复杂的缺陷,也是最需进行检测的一种缺陷。目前,全球各大AMOLED面板厂商都在提升面板品质方面做着不懈努力,而保证AMOLED面板品质最有效、最直接的办法就是严格产品管控,对AMOLED面板进行严格检验。而对AMOLED面板进行缺陷检测的这一环节,很多面板制造企业依然采用人工方法用肉眼的方式进行缺陷检测。由于不同的检测人员的经验和主观感觉不同,使得对同一面板上Mura缺陷的检测结果可能不同;此外,人工目视检测的方法受到检测人员的情绪变化、疲劳程度等主观因素的影响,不能保证检验结果的可靠性与一致性。本课题为解决这些缺点,设计了面向AMOLED屏亮度均匀性的光学系统,采用机器视觉的方法对AMOLED面板缺陷进行高效、精确地检测。针对预期要求,提出了一种Mura缺陷检测的方案。对AMOLED面板Mura缺陷的特点以及工业化生产的需求进行深入调研,针对AMOLED面板Mura缺陷检测成像质量,Mura缺陷准确、快速地分割以及缺陷量化评价的要求,搭建了AMOLED屏亮度均匀性的光学检测系统;设计了图像畸变校正算法,利用摄像标定的结果,解决了由于图像采集系统误差导致的图像畸变问题;提出了Gabor小波滤波器和低通滤波器相结合的方法,解决了由于AMOLED屏上规则排列的R、G、B子像素而使得采集到的图像显示出重复性背景纹理的问题;提出了一种基于均值漂移和水平集算法相结合的AMOLED屏Mura缺陷检测方法,解决了局部图像模型对水平集初始轮廓敏感的问题,同时由于所提出的水平集算法结合了图像的局部和全局信息,解决了全局图像模型不能有效分割灰度不均匀图像的问题。最后,根据SEMU标准的Mura缺陷量化方法,利用了获得的Mura缺陷特征参数,实现了对Mura缺陷等级准确可靠的判定,为AMOLED面板工艺的改进提供了支持。