薄膜晶体管液晶显示器（Thin Film Transistor-Liquid Crystal Display,TFT-LCD）凭借其体积小、功耗低和响应速度快等优点在新型显示器行业占据越来越大的市场份额,制造商之间的竞争也变得尤为激烈。因此,提高产品质量和生产效率成为制造商保持优越性的重要因素。然而,TFT-LCD制作过程中缺陷种类较多,采用人工目视检测方法具有稳定性差、耗时长、检测标准难以统一等弊端,而采用同一种检测算法又无法实现单一背景下所有缺陷的有效检测。本文针对TFTLCD制作过程中产生的各种缺陷进行了检测算法设计与研究,设计了一套TFTLCD缺陷视觉检测系统。TFT-LCD显示画面图像的预处理对于TFT-LCD缺陷特征的提取、图像分割、目标检测等技术的实现至关重要,本文对此开展了研究和设计。在保证显示面板表面没有灰尘和其他噪声干扰的情况下,对采集的显示面板画面进行图片均值化、高斯滤波、伽马变换和直方图均衡处理,从而突出图像中的重要信息并改变采集图像的质量。围绕TFT-LCD不同缺陷的特征和检测难点,研究设计了一套多背景下的3类缺陷视觉实时检测方法。通过对6种不同缺陷和检测算法的分析,本文针对line Mura、region Mura、划痕缺陷,采用最大类间方差法（Inter-Class Variance）和形态学运算进行6种纯色背景下的缺陷图像分割和栅格显示背景下的ROI边缘缺陷检测;对于较小的spot Mura,采用Center Net网络进行6种纯色背景下的缺陷检测;对于色彩偏差缺陷,通过划分子区域的灰度值方差和均值来判断32级渐变色显示背景中是否存在色差缺陷。鉴于后期工业的实际应用,通过对课题内容和TFT-LCD人工检测工艺进行分析和研究,搭建了针对显示面板缺陷的视觉检测装置和系统。同时也对工业相机、工业镜头、工业显示平板等硬件设备进行选型。由于实际的工业现场场景较为复杂,往往会导致工业相机采集的TFT-LCD显示面板画面有较多的噪声存在。因此,本文设计了相应的硬件方案来抑制噪声。而且,对工业现场中相机安装位置进行模拟,并设计了工业相机拍摄高度的自动调节装置,以适应不同规格的显示面板。本文的研究结果表明所设计的算法能够较好的实现TFT-LCD缺陷的实时检测,检测效果较传统的检测方法有明显的改善和提升,降低了TFT-LCD缺陷的漏检率,具有更好的适用性和实用价值。