有机发光的液晶显示器因其具有自发光、宽视角、高清晰、低成本、低功耗、可实现柔性显示等特点，被认为是理想的下一代平板显示技术。由于制备过程较复杂，生产过程中难免会出现各类缺陷。这类缺陷具有边界模糊、形状不规则、周期纹理背景及整体亮度不均匀等特点。对于液晶显示屏的表面缺陷进行检测，有利于缺陷的统计分析、缺陷修补和淘汰不合格品，并通过工艺改进而提高其制造质量。

针对液晶显示屏的缺陷检测系统开发问题，本项目开展了基于机器视觉的缺陷检测系统功能设计、图像检测算法的研究以及系统开发与实现，主要研究内容有: (1)深入调研国内外液晶面板检测领域的研究现状，比较研究各种视觉检测算法及其识别效果。 (2)根据液晶显示屏缺陷检测系统的实际需要，进行硬件的选型与系统搭建，包括工业相机和精密运动平台，实现在C#下的控制软件二次开发，包括图像采集模块和平台运动控制模块的开发。 (3)基于图像处理的基础理论与算法，采用基于Gabor滤波器的重复纹理背景消除方法保留缺陷信息，实现粗分割;采用基于动态阈值法的特征提取法，实现特征缺陷区域的提取; 提出模糊C均值聚类算法的改进算法，实现对缺陷的精细分割，并最终提取出缺陷的准确信息。 (4)基于上述液晶显示屏缺陷检测算法，实现面向液晶显示屏缺陷的检测系统开发。

系统实现了高精度的缺陷检测。