玻璃金属封装是一种广泛应用于航空、国防、能源等领域的电气连接器。玻璃绝缘端子是玻璃金属封装的工业产品,能在高温,辐射,腐蚀等环境中为电气设备提供平稳运行的独立环境。在生产中产生的热应力残留会造成玻璃绝缘端子开裂、脱落等缺陷,从而导致电子设备短路,无法工作。目前,行业以人工肉眼观察的方式进行玻璃绝缘端子外观缺陷检测,主观性强,劳动强度大,耗时耗力,漏检错检较多,整体效率较低。因此,玻璃绝缘端子自动外观检测对电子制造行业具有重要现实意义。本文以玻璃绝缘端子为对象,提出了基于扇区邻域特征工程的玻璃绝缘端子缺陷检测算法以及一种评价扇区大小对玻璃绝缘端子检测影响的评估算法。这些算法不仅无需样本作为匹配模板,还能在玻璃封装与脱落缺陷之间对比度太低的、玻璃绝缘端子表面细节丰富难以检测等干扰下对玻璃绝缘端子有优秀的检测结果。本文主要工作内容如下:（1）为了实现对玻璃绝缘端子脱落缺陷进行高质量的自动检测,基于玻璃绝缘端子图像先验知识如形状,纹理,颜色等特征进行设计,以特征工程模式提出一种扇区分块方法,即以扇区为单位进行特征提取实现玻璃绝缘端子外观缺陷检测。为了弥补以扇区为单位的特征提取所带来的邻域信息缺失,本文还提出一种扇区邻域特征提取,融合扇区特征与扇区邻域特征,进一步提升玻璃绝缘端子外观缺陷检测的准确率。（2）为了获得一种平衡算法性能与效率的扇区大小划分方案,本文提出了一种面向玻璃绝缘端子缺陷检测的像素扇区评估方法。这种评估方法提出了误检参数、误检平衡参数和误检放大参数,探究了扇区划分大小所带来的检测视觉效果和分类器性能之间的关系,为玻璃绝缘端子外观缺陷检测提供了最优的扇区划分,提高了玻璃绝缘端子的检测性能。实验表明,提出的玻璃绝缘端子缺陷外观检测方法在合理的时间范围内达到交并比为96.85%、F1为0.984,实现了有效的玻璃绝缘端子自动外观检测。