Nesse trabalho é avaliada a performance de 17 algorítmos de limiarização global em 17 imagens de defeitos de lentes oftálmicas. Esse algoritmos são responsaveis pela segmentação das imagens em duas fases: fundo e defeito. A segmentação é uma das etapas de processamento de imagem mais importantes em sistemas de visão por computador. Como referência para a análise do desempenho, foi selecionado manualmente em cada uma das imagens 30 regiões quadradas de largura 3 pixels com defeito e também mais 30 regiões quadradas de largura 3 pixels sem defeito. Os algoritmos são aplicados sequencialmente em cada uma das imagens e uma macro é responsavel pela comparação com a imagem de referência; em seguida os pixels segmentados corretamente e erroneamente são contados. Com esses dados são construidas matrizes de confusão que auxiliam o processo de análise como um todo.Os resultados indicam um desempenho insatisfatório dos algoritmos estudados. A conclusão indica alternativas para trabalhos futuros nessa área.