本文在详细介绍了现有精密光学元件表面缺陷检测系统的前提下,提出了系统待测元件姿态自动化调整以及图像校准的改进方案,令系统可适用于大规模自动化流水线缺陷检测。该方案通过对仪器调平机构、图像采集算法的改进,以及对部分图像灰度不均匀问题的解决方案,使得其拥有样品表面自动调平的能力以及可以使用最大幅面的工业CCD相机,并可以排除图像背景不均匀对于缺陷信号提取的影响,这显著的提高了缺陷检测系统的检测效率和检测速度。改进后,系统不光在整体性能上得到了较大的提升,并且更加适用于需要对工业大规模大批量生产的各类平面光学元件进行表面缺陷检测的实际使用情况。在姿态调整方面,分析了精密光学元件表面缺陷数字化检测系统原有的基于机械扭转的手动调平方案的不足,提出了利用图像采集系统中主成像CCD实现调焦测距功能以及步进电机控制夹具三点调平的自动调平方案。通过重新设计整个夹持与调平系统,建立自动化控制方案,以及包括硬件控制和数字图像处理的软件,实现了光学元件表面自动调平的功能。并极大的提高了缺陷检测准备阶段的速度以及整体的检测效率。并在后期的优化以及待测元件定制改进方案之后,可以做到实时调平,即放即检。在图像采集算法方面,分析了原有使用大幅面CCD相机采集图像时,一直存在的问题,并基于导致该问题的原因,提出了大幅面双通道CCD图像灰度差异的调整算法。该算法分析了图像灰度差异特点,建立了灰度矩阵模型,提出了一种能自适应调节双通道CCD灰度的方法。实验证明,利用该算法可以将图像平均灰度差异从3.64降低到0.70,有效解决了使用大幅面双通道CCD相机采集图像而导致的问题,使系统可以通过使用更大幅面的CCD相机显著提高缺陷检测系统的检测速度。在图像背景不均匀方面,面对实际使用中遇到的由于光照不均匀而导致的图像背景灰度不均匀及光源重影的问题,在了解了国内外常见的非均匀光照图像校正算法之后,认真研究与分析本系统中问题图像背景不均匀的特点,采用了最适合的背景估计法,能有效解决该类问题。实验结果显示,图像背景不均匀问题基本解决,拼接图拼接缝隙完全消失,图像对比度平均提高了59.78%。极大的提高了系统的检测效率与检测准确性。最后,通过详细实验,进一步验证了改进后的自动化调平系统,图像采集算法以及图像背景均匀化算法对于系统整体性能和效率的提升,以及对于自动化检测的适用性。