随着交互式电子产品的广泛普及，对平板显示屏的要求越来越高，所以显示屏的检测技术也变得尤其重要。基于机器视觉检测系统的发展为解决这种情况提供了可行的参考方案。机器视觉不会有疲倦，具有比人眼更高的辨别精度和速度，优点突出。课题结合实际的工程项目——《智能电表LCD屏显示检测系统的开发》，研究在平板显示屏检测中应用机器视觉检测系统的一些关键技术、系统的搭建方案、图像采集和图像处理算法的理论与应用等。其中，图像采集、校正、图像检测算法和实现将进行重点研宄。本文的具体工作如下：构建基于机器视觉的显示屏检测系统。检测平台的硬件主要由欧姆龙FZ-SC彩色摄像机、FZ3-350视觉控制器、计算机组成；系统的软件设计方面，由图形化LabVIEW开发工具及NI专用于图像处理和检测的IMAQVision、VBAI组件组成了开发平台，拥有强大的功能和完备的函数库，缩短了开发周期并有开放的可扩展性。在实现检测算法和技术方面，主要研宄应用于显示屏缺陷检测的理论算法，包括摄像机的标定与图像校正，图像去噪、滤波，模式匹配，并提出一种考虑两种畸变的简易的平面模板改善图像失真度。在LabVIliW平台及视觉检测NIvision builder AI软件开发环境下，综合进行面向液晶显示屏缺陷检测的系统开发和技术实现，依次实现了标定、点缺陷检测、线缺陷检测的关键步骤，并设计了人机交互界面。最后结合实际项目，根据提出的智能电表检测需求，将研宄的关键技术和算法应用于检测电表LCD屏显示性能，建立平台和设计检测流程，先采用平面模板法和几何校正步骤对抗角度倾斜和摄像机畸变，图像灰度化后，根据建立的标准模板，通过边缘检测、几何匹配等算法初步匹配出U标区域轮廓并确定中心坐标,然后对兴趣区域使用归一化、二值化、滤波等图像后处理并与LCD显示二值化模板进行差影比对实现得到检验结果，最后通过实验给予验证。