随着现代科学技术的进步和工艺水平的提高,传统接触式印制电路板检测方法已经不能满足日益复杂的各种电子设备故障的检测及维护需要。红外热像检测技术以其非接触、快速、检测结果形象直观等优势得到了广泛应用。电路板故障红外热像检测技术通过比较和分析电路板在正常和故障工作状态下的红外热图像来确定故障元件,是检测和诊断印制电路板故障的新技术,本文对该检测技术中的图像配准、图像融合、故障元件识别定位及故障判定等关键技术环节进行了研究。元件识别也称热源辨识,是指在故障检测诊断之前,将PCB热图像信息与各个元件对应起来,即确定每个电路板元件在热图像上的估计区域。本文通过对电路板可见光图像和红外图像融合处理,得到同时具有电路板背景信息和辐射信息的新图像,并将其作为热源辨识的主要依据。电路板的红外图像和可见光图像之间存在着空间位置差异,在对其进行融合前必须进行图像配准,因此本文研究了多种图像配准和融合的方法。对于故障判定,本文重点通过差分热图和序列热图温度变化的分析研究,作为故障判定的依据,并通过检测实验,对两种检测方法进行了分析和比较。最后,本文使用OpenCV库开发了电路板故障红外热像检测分析系统软件。