液晶屏生产自动化程度很高，但液晶屏缺陷检测基本依靠人工检测，缺陷检测在液晶屏生产制造过程中，对于产品质量的控制、查找、反馈等至关重要。本论文目的在于研究一种基于机器视觉的自动化光学检测设备，主要针对于小型液晶屏的盒内缺陷检测。盒内缺陷主要包括污点、刮伤、粉聚、框异色、漏液等，对该方面缺陷自动检测设备的研究将对液晶屏生产的质量控制、检测标准化等起到推动作用。本论文具体内容如下：（1）研究检测液晶屏盒内缺陷产生原因及现象，搭建一种由背光源、偏光片、相机等组成的光学实验平台，采用机器视觉相关理论，采集清晰的液晶屏缺陷图像；（2）根据液晶屏图像，提出一种目标区域的提取方法，该方法提取了液晶屏在图像中的轮廓像素，并根据液晶屏的矩形特点，拟合矩形ROI，将区域经过旋转剪切操作得到只包含目标区域的图像，提高了检测效率、降低了检测难度；（3）分析了液晶屏图像纹理成因及特点，提出一种纹理处理方法，该方法是提取标准液晶屏图像纹理，并以之消除待测液晶屏图像中的纹理，降低了误检率，提高了检测准确率；（4）针对液晶屏盒内缺陷特点，分析液晶屏各种缺陷图像，将液晶屏盒内缺陷分成两类：亮度差异缺陷和色度差异缺陷。提出将图像由RGB彩色空间转换到HSI彩色空间，获得了高对比度的液晶屏缺陷图像，降低了检测难度；（5）研究HSI彩色模型中缺陷特点，提出了基于双阈值分割和基于边缘的分割方法两种不同方法，对于亮度差异缺陷和色度差异缺陷的分割都达到了较好效果；（6）研究液晶屏盒内缺陷的特征提取方法，提出了一种基于区域中心矩提取特征的方法，该方法可以比较准确的估算缺陷区域的长度、宽度、偏角和扁度。