随着科技与工业水平的突飞猛进,液晶屏类电子产品逐渐成为我们生活和生产中不可或缺的要素。现实对电子产品的液晶屏幕的品质要求日益提高,而当前的科技水平还无法避免各种各样的缺陷。那么,如何快速、准确地检测、识别液晶屏幕的缺陷将是这类产品生产企业首先必须面对和解决的问题。当前液晶屏类产品图像缺陷主要依靠人工检测,这种检测手段不能满足工业生产对液晶屏幕缺陷检测准确性的要求,也不能保证检测结果的稳定性。本课题正是以解决这一问题作为出发点,以手机液晶屏幕为研究对象,结合利用数字图像处理、模式识别以及计算机技术,针对液晶屏幕的常见图像缺陷,参照工业生产中对检测算法高效性、准确性的要求,研究并设计了一种高效的检测方案。仿真实验的结果证实了本检测方案能够实现对图像缺陷的自动、高效、准确的检测。先对手机传送系统进行标准化设计,并配备合适型号的高速图像采集卡、监控摄像头以及计算机等采集设备,完成硬件条件的准备工作。检测过程中,首先用监控摄像头采集手机图像。再利用directshow技术从图像采集卡缓存区快速获取图像数据；其次,将多帧图像加权平均处理,用以剔除恶劣的图片采集环境造成的坏帧影响。在图像预处理阶段,通过高斯金字塔采样去噪及分别从RGB三通道递归迭代获得自适应分割阈值；识别并提取图片中的形状特征,获得屏幕矩形外框信息；运用图像二维几何变换自动校正手机姿势,继而提取ROI,完成图像的预处理；最后,利用Canny算法检测缺陷轮廓,结合Douglas-Peucker算法与弗里曼链码提取缺陷信息,最终检测手机屏幕图像缺陷：坏点数目,几何失真度,色差。算法稳定、高效,依托相关国家标准,可广泛应用于液晶屏类产品的图像缺陷检测,具有一定的推广价值。