La detección de defectos de puntos de color en pantallas es un eslabón importante en el proceso de inspección de calidad de la pantalla. Para mejorar la precisión de detección de defectos de puntos de color, se propone un método de detección de defectos de puntos de color basado en características de color salientes. Los defectos de puntos de color que se ajustan a la percepción de la visión humana se utilizan como punto clave para la detección. Primero, se utiliza un coeficiente de restricción de percepción visual humana para corregir la imagen de tres canales RGB y obtener la imagen transformada de canal de color. Luego, se utiliza el método de contraste local para extraer las características de puntos del canal de color, lo que logra la mejora de defectos de puntos, la supresión de ruido y de fondo. Finalmente, se calculan la media y la desviación estándar de los mapas de características de defectos de los canales R, G y B. Se seleccionan la media y la desviación estándar máximas como umbrales utilizando el criterio de fusión máximo para realizar la segmentación de binarización de los mapas de características de defectos de los canales R, G y B. Se realizó una operación OR en las imágenes segmentadas y se combinaron los resultados de segmentación de defectos de puntos. Los resultados experimentales muestran que la precisión de detección promedio y la recuperación del algoritmo son superiores al 94%, lo cual representa una mejora significativa en comparación con los métodos de detección convencionales y satisface las necesidades de producción industrial.