薄膜晶体管-液晶显示器(TFT-LCD)具有占用空间小,使用方便无辐射,易于集成化等优点,在轻量化便携设备和大型显示设备中均有广泛应用。由于其制造过程自动化程度高,生产方式适合于大规模工业化,使它在电子显示领域飞速发展。在TFT-LCD自动化生产过程中,为了保证产品质量和生产效率,自动化缺陷检测环节尤为重要。基于机器视觉的视觉检测方法具有自动化程度高,人工干预少,检测速度快等优点,具有重要的研究意义。论文在研究TFT-LCD阵列基板缺陷视觉检测系统架构和检测原理的基础上,针对其视场大、精度要求高、检测时间短、系统时序性强等特点,首先研究了检测系统图像采集的关键技术;其次研究了图像处理的相关算法,最后研究了提升处理性能的数据处理技术。主要对以下几点进行了研究:1)系统的图像采集环节中,为满足成像需求,本文设计了一种透射成像与反射成像相结合的复合成像方法,并采用多相机并行采集技术搭建图像采集系统。接着提出了一系列从光源到相机的调节校准方法。利用这些方法调节图像采集系统,使之能清晰准确的采集图像。2)系统的图像处理环节中,在FPGA预处理阶段利用一维傅里叶变换方法进行背景分离,利用动态双阈值方法进行缺陷分割,通过设计检出率实验验证了缺陷分割效果。在计算机图像处理阶段利用快速连通域分析方法标记缺陷区域然后进行缺陷特征提取,最后利用C4.5分类方法对缺陷进行形状特征分类。通过设计分类正确率实验验证了决策树的分类效果。3)在软件实施过程中,提出了一种利用了环形缓冲区和OpenMP的数据并行处理优化方法,通过模拟实验和实时检测实验验证了该方法对检测系统软件性能的提升效果。