随着科技的发展,液晶显示器件的应用范围越来越广泛,同时市场对液晶面板生产质量的要求也越来越高。IC(Integrated Circuit)区域的导电通道是否有缺陷直接关系液晶面板质量的好坏。目前国内对液晶面板IC区域的缺陷检测主要是依靠人工检测,手段十分单一。生产厂在金相显微镜下观察,通过肉眼直观判断IC区域是否合格,这种方式即耗时又费力,而且由于生产线速度的要求,不能做到全检。本文以数字图像处理技术为基础,研究设计了一套能运用于自动化检测设备的IC区域缺陷检测算法,用于弥补人工检测带来的不足。本文首先介绍了图像采集系统,由于需要对细微的导电金球成像,所以采用基于微分干涉原理的光路结构,同时为了得到较好的图像质量并满足工业生产的实时性要求,该系统采用线阵相机和蓝色光源。通过实际测试发现该采图系统的景深不足20 um,所以必须依靠准确计算来补偿对焦位置的偏差,本文对比四种时域对焦算法和一种频域对焦算法,并综合考虑效率和精度两个因素,最终采用一种基于Brenner梯度的对焦算法。然后对图像进行预处理,利用模板匹配原理和大津阈值法求图像的偏转角度。根据计算的角度,采用双线性插值算法对图像进行旋转纠偏。同时本文提出了一种基于递归思想的ITO(Indium Tin Oxides)分割算法,该算法计算量小而且能同时对不同类型的ITO进行分割。最后本文研究设计了一种利用局部区域像素均值的比值作为缺陷判断依据的检测算法,该算法检测准确率高。通过两组样品对算法进行批量测试,误检率都小于1%,漏检率都小于0.2%,符合工业生产的检测要求。同时本文利用OpenMP(Open MultiProcessing)技术对算法进行加速,通过加速自动对焦算法的计算时间缩短3倍,ITO分割算法的计算时间缩短1倍,缺陷检测算法的计算时间缩短3倍,加速效果明显。本文研究的特点在于对ITO的分割和IC区域的缺陷检测提出了两种新的算法,该算法准确率高。最后算法通过OpenMP加速,效率提升明显。