手机3D玻璃盖板作为手机屏幕最外层的玻璃,它有着硬度强、透光性好的特点。然后,手机3D玻璃盖板在生产过程中,很容易造成一些缺陷,比如划伤、凹凸点、异色、白边等等。任何一种缺陷,都会对屏幕的显示造成一定的影响。故手机3D玻璃盖板的缺陷检测,是生产过程中必不可少的一环。由于手机3D玻璃盖板的生产量大,普通的人工检测不管是在检测效率上还是检测精度上都已经无法满足生产的需求。而机器视觉技术,它不仅可以做到高效率、高精度还能在无接触的情况下,对产品进行缺陷检测。本学位论文,以机器视觉技术为基础,对手机3D玻璃盖板的几种主要缺陷的图像采集以及缺陷检测等问题进行了研究,具体研究内容如下:（1）详细介绍了手机3D玻璃盖板的生产工艺,分析了手机3D玻璃盖板的几种主要缺陷的形成原因,并对缺陷的形态进行了分析。针对手机3D玻璃盖板的平面区域和弧面区域分别设计了不同的图像采集方案,并且对于难成像的弧面区域,发明了一种特制的弧形光源。（2）研究了手机3D玻璃盖板的图像预处理方法,对于不同打光方式下所采集的图像差异,采用不同的图像预处理方法。（3）基于HALCON机器视觉软件设计了缺陷检测算法,主要包含了图像定位、图像处理、缺陷特征匹配等几个部分。另外,还根据缺陷检测操作需求,设计了3D玻璃盖板缺陷检测软件系统。