在线质量检测是铜箔基板生产过程中非常重要的一个环节，多数中小基板厂当前仍然使用人工目测作为在线检测的主要手段。本文在前人实现的基于机器视觉技术的铜箔基板疵点在线检测系统的基础上，研究并改进了疵点检测算法，针对特殊类型疵点提出了新的专用处理算法，提高了检测精确度，开发了铜箔基板在线检测系统软件部分。 本文详细介绍了软件提取分类疵点的流程和各种算法。根据图像的光差特点，对比前人提出的Log_Prewitt算子，提出了一种解决图像光差问题的新方法，行均值归一化法，该方法针对光差按行不均的特征，归一化各行均值滤除光差。本文采用Biorthogonal函数系的小波先增强图像，后采用Prewitt算子提取图像边缘，比较传统的边缘检测方法有较高的准确率。本文采用了RATS算法值化，并为提高速度对其进行了一定的改进。为解决水渍疵点的反相检测问题，提出了一种内向膨胀的方法。利用轮廓跟踪方法提取疵点并根据其形态及灰阶特征判别疵点类型。最后根据图像的卷边疵点的特征，讨论卷边疵点的检测采用其它方法的原因，并提出一种基于直方图的检测该类疵点方法。 本软件系统的开发致力于改进算法，提高精确度，使检测更准确稳定，具有较好的应用价值。