近几年，随着需求和应用场合的多样化，液晶显示器行业飞速的发展，与此同时，人们对显示器的要求也越来越高，不能接受质量不好的产品。为了保证生产的产品符合用户需求，各大液晶显示器厂商投入大量的人力物力用于产品的质量控制，过去主要是人工检测，检测效率不高，还常常漏检、误检，基于机器视觉的检测设备越来越受青睐，现有的液晶显示器检测设备主要是针对可视区，而对于液晶屏面板外观的检测极少。本文设计了一套专用于液晶屏外观缺陷检测与识别的系统，包含完整的光源照明系统，高效的缺陷检测和分类方法，简单直观的软件系统。首先，介绍液晶屏外观缺陷检测与识别系统的各个模块。由于高质量的图像能有效降低图像处理的难度，因此研究光源照明方式是本文的关键，选择合适本系统的光源类型，实验不同的光源照明角度，要突出外观缺陷的显示，同时尽量弱化周边不关注的区域。其次，重点研究本系统相关的图像处理算法。在图像预处理时，二值化是重要的一步，而二值化的核心就是阈值选取，对比了多种阈值分割方法后，最后采用了最大类间方差法；特征提取是对缺陷分类和判断的依据，前期实验了矩形框判定法和椭圆拟合法，但准确性都不是很高，椭圆拟合法还比较耗费时间，最后提出了改进的矩形框算法，实现了准确快速对液晶屏外观缺陷的判断。再次，通过实地调研和对大量缺陷的统计分析，将外观缺陷归纳为4个类型，并依据实际生产中对4种缺陷产品的处理，将缺陷按严重性排序，这为当多种外观缺陷出现于一块液晶屏时如何对缺陷产品归类提供了依据。最后，介绍专门为检测液晶屏外观缺陷检测设计的软件系统，软件系统验证了之前研究的算法，并加入了缺陷检测的标准控制，实现了检测的灵活性。通过大量的缺陷检测测试，结果显示本系统对于外观缺陷检测与识别的精准度非常高，有效的降低了人工检测导致的漏检、误检，能满足于生产线上的检测需求。同时，本文采用的基于改进的矩形框法特征提取和对外观缺陷分类的方法，在液晶屏缺陷检测的相关文献中未见报道。