手机面板制造成本低廉与其缺陷自动检测设备价格昂贵、检测手段的相对落后与手机产品质量需求不断提高是目前国内的手机面板生产厂家面临的两个主要问题,因此研究高性价比的手机面板表面质量在线检测系统具有重要的工程实际意义。目前,相当一部分企业对手机面板缺陷检测仍然停留在人工肉眼检测水平,不仅检测效率低,劳动强度大,而且产品质量受诸多人为因素的影响,漏检率较高。因此,本文提出了利用机器视觉技术对手机面板表面缺陷进行检测的方法,并借助于计算机技术、机电一体化技术、机器视觉技术等开发了一个检测系统,从而实现了对手机面板的自动在线检测。本系统基于机器视觉原理,根据手机面板缺陷在线检测系统的技术要求,给出了手机面板缺陷检测系统的总体设计方案,对系统的硬件结构和软件流程进行了介绍,详细介绍了视觉检测部分硬件的设计,包括光源、CCD、镜头、图像采集卡等部件的选择,软件部分设计。论文重点从图像处理和模式识别的角度出发,研究了不同手机面板缺陷的特点,提出了基于图像识别的缺陷检测方法。实现了图像采集与格式转换;为了提高手机面板数字图像的信噪比,采用了图像增强、中值滤波等预处理算法优化图像质量;并对图像在线检测中遇到的运动模糊现象进行了研究;在手机面板缺陷的识别与检测方面,对表面瑕疵缺陷提出了一种模板匹配算法,实现了手机键盘图像与模板图像之间的参考比较;对按键组装偏移,提出了一种应用边缘提取和轮廓跟踪进行图像处理为基础的的设计规则校验法,基于此判断是否存在缺陷。对包含不同缺陷的手机面板图像进行实验,结果证明本文的手机面板缺陷检测系统能够对手机面板上的纤毛不良、划痕、组装偏移等主要缺陷做出有效的检测与识别,具有较高的应用价值。