随着液晶屏幕生产技术的发展与市场的需求,液晶屏幕的分辨率越来越高,常规基于单个相机的液晶屏幕缺陷检测系统需要使用价格高昂的高品质相机,从而大大增加了液晶屏幕缺陷智能检测的成本。对此本文提出了基于阵列图像采集结构的液晶屏缺陷检测系统方案,该系统最大的不同是用阵列图像采集结构代替了传统的单个相机,将价格高昂的单个相机的工作量分配到了多个相机上。此系统不仅大大降低了缺陷检测的成本,还可根据不同的液晶屏幕进行灵活的扩展,从而使高分辨的液晶屏幕缺陷自动化检测成为可能。本文的具体研究内容如下:(1)本文搭建了基于阵列图像采集结构的液晶屏幕缺陷检测实验平台,包括:OLED背光源、偏振片、阵列相机等等。通过该实验平台,本文获取了清晰的液晶屏幕缺陷图像。(2)对所获得的液晶屏幕图像进行图像预处理,包括:图像灰度化以及提取背景中的目标液晶屏幕图像。(3)针对经图像预处理后的液晶屏幕图像,本文通过对液晶屏幕图像进行能量拟合,提取了图像的基点矩阵,并由基点矩阵提出了液晶屏幕缺陷的曲面拟合算法,获得了液晶屏幕显示缺陷的位置信息。(4)本文研究了图像阈值分割的几种方法,最终采用基于大津法的图像阈值分割方法,对包含液晶屏幕缺陷的区域进行阈值分割,获得了液晶屏幕缺陷的二值图像。本文研究了缺陷的形状特征,并提出了外接矩形和椭圆拟合相结合的算法,将液晶屏幕显示缺陷分类。本文研究了基于图像采集结构的液晶屏幕缺陷检测算法,该算法可以检测分辨率为1920×1080的液晶屏幕上最小为80?m的缺陷,在保证高分辨度的同时,对液晶屏幕缺陷检测和分类的准确率高,满足了液晶屏幕工业生产中的检测需求。