ITO作为触屏科技的核心科技,使得ITO中线路的好坏直接决定了触摸液晶屏幕的优劣。随着ITO幅面的越来越大,使得目前国内厂商中绝大部分采用的对ITO线路使用人工显微镜抽检的方式成为了制约各公司提供优良触摸屏产品的重要瓶颈。本研究基于机器视觉的自动检测技术,提出了针对大幅面、高精度ITO线路提出了满足工业化快速生产需要的解决方案。首先本文研究了ITO线路图像采集的硬件系统部分。对硬件系统中使用到的相机配置模块、光源模块和机械运动控制模块进行了详细的分析。使得ITO线路的图像采集平台采集到的图像符合后续运算的要求。其次研究了ITO图像的定位算法。针对ITO放料图像的定位问题,根据ITO定位图像中的十字图像特性,提出了基于直线拟合的十字中心定位算法。该算法能对十字中心进行精确定位,并使得中心点的定位误差控制在线宽的4.8%以内。然后本文对图像的模板自动构建的算法进行了研究。针对自动构建标准模板的问题,本项目根据每次采集样本中的缺陷位置不同,提出了迭代构建模板的算法,通过多次采集图像并进行图像处理自动构建样本模板。最后本文对图像的缺陷提取算法进行了研究。针对图像配准算法运行速度慢的问题,本文根据ITO线路的图像特性进行改进加速。采用分层配准的方法,提高配准算法在本系统中的效率。该算法改进前的配准速度7.5 min,改进后的配准速度达到2.174 s。测试结果表明:本项目中的ITO线路检测算法,针对600 mm×400 mm的大幅面触摸屏检测速度快、检测分辨率高,整个系统平均检测一张样本费时仅为47 s,检测分辨率可达到2μm,算法对凸包缺陷的漏检率为2.1%,凸包误检率为5.3%;算法对凹坑缺陷的漏检率为2.4%,凹坑误检率为3.7%;断线的漏检率达到了0.0%,可以对最重要的断线进行全部检出,断线误检率为6.3%,完全满足工业ITO检测对系统的要求。据查阅国内相关文献,能够达到本系统性能的ITO线路自动光学检测仪器国内还未见相关报道。