随着人力成本的逐渐攀升以及对产品质量要求的提升，使得众多制造企业都在积极地寻求改革出路。在这场轰轰烈烈的转型升级道路上，智能设备有着举足轻重的推动作用，而机器视觉的出现无疑可以使生产设备变得更具柔性和智能，从而实现在提升生产线生产效率和质量的同时，降低了人力成本投入。　　本文以华南地区广泛存在的液晶屏生产产线为例，提出了一种基于机器视觉的液晶屏上料解决方案。首先对液晶屏外观做具体分析，得出了目标对象的三个强特征，分别是液晶屏外围整体轮廓、字符、边角点，并根据检测特征的不同提出了相应的光源设计方案；其次，在整体框架的基础上探讨了增加粗上料模块和二次定位模块的必要性；最后，就视觉算法的具体实施过程做了详细分析，并将该过程分为三个部分进行论述，分别是图像预处理、模板匹配、视觉对位。　　在图像预处理部分，本文分析对比了多种阈值分割算法以及边缘提取算法，并结合形态学的相关处理方法，对液晶屏的边缘和字符轮廓区域进行提取。另外，在Mark点圆心提取过程中，采用了径向误差法来去除边缘噪声，从而获得较为精确的圆心坐标。　　在模板匹配部分，本文分析了目前使用较多的几种相似度计算算法，并对各自的优缺点进行总结。将基于轮廓的滑窗、图像金字塔搜索、阶梯阈值排除的思想与形状上下文算法进行融合，使得新的匹配算法在不牺牲精度的前提下，计算速度得到较好程度的优化。　　在视觉对位部分，以张氏标定法为基础，对相机内参进行标定，结合四轴SCARA（Selective Compliance Assembly Robot Arm）机器手的平面工作特性，简化手眼标定过程，并提出一种更为简单的标定方法，并利用该标定方法得出的数据对液晶屏对位过程进行推导计算。最后通过设计一种对位效果测量实验，对上料系统的最终对位效果进行测量，其结果表明经由二次定位处理后的定位精度可以满足预期的技术指标（上下左右最大误差0.1mm、角度最大偏差0.1°）。