印刷电路板(PCB)是集成各种电子元器件的信息载体，在各个领域得到了广泛的应用。随着技术的不断发展和工艺水平的不断提高，PCB朝着层数更多、密度更高的方向发展。然而，如何在高度自动化的生产现场自动检测PCB板一直是研究人员的难题。本课题确定了利用光学摄像技术、微机控制技术、图像处理分析技术来自动检测PCB的方法，为PCB的自动检测提供了一个切实可行的方案。 本课题是在先前研究者的基础上进行的，他们的研究方向主要集中如何寻找图像处理算法来识别PCB的缺陷，从他们的研究成果来看，能检测出部分的印刷电路板的缺陷，如短路、断路、毛刺、缺损等等，但是采用图像处理技术检测出印刷电路板的缺陷，还只是印刷电路板自动检测系统的一个方面。除此以外，还有CCD高分辨率和大视场之间的矛盾，上下位微机并行系统如何控制印刷电路板图像自动采集，印刷电路板的线宽、线距和丢失线条等缺陷如何检测等问题还悬而未决，本课题将就如何结合计算机视觉技术、精密机械技术、自动控制技术和图像处理技术，如何解决图像采集高分辨率与大视场之间的矛盾，如何实现图像的自动拼接，如何实现两维工作台的精确定位，如何实现上下位机的准确通讯，如何检测线宽、线距缺陷和丢失线条等问题展开重点研究。实验证明，本课题较好的解决了上述几个问题，弥补了现行PCB检测系统的不足，为PCB的自动检测提供了一个较为完善的方案。