在电子工业中，印刷电路板(PCB)是各种电子产品的主要部件，PCB板上元器件的焊接质量直接影响到产品的性能，因此PCB板焊接质量的检测和测试是PCB应用厂商质量控制不可缺少的环节。目前PCB焊接质量检验工作大部分由人工目测完成，人为因素的影响易发生漏检和误检，因此PCB工业迫切需要在线自动视觉检测，而国外产品过于昂贵，基于这一现状，国内开始研制这一检测系统。 本文主要是研究针对PCB板上的焊接缺陷的识别：色环电阻的识别，元器件漏焊的识别和电容极性的识别。本文的处理手段是对从数码相机中获得的PCB板图像结合参考比较法与非参考比较法，运用图像定位，图像预处理以及图像识别，特征提取的方法来达到自动检测的功能。通过对多幅PCB板图像的实验，针对PCB板图像特征应用改进的定位方法得到对图像的准确定位，其中区域分割的归一化部分是重要的一环，这是被测板与标准板能够进行完全匹配识别的第一步。在图像预处理部分采用新的几何校正方法对图像进行校正获取精确的PCB板图像及各元件精确的像素坐标，并对图像进行二值化，中值滤波，边缘检测等方法来获取最佳识别效果图像，在下一步图像识别中对预处理之后的图像提取特征，针对不同的焊接缺陷采取不同的识别方法。应用统计学的方法提取出相对标准色能较准确识别色环电阻，解决了色环电阻由彩色分割到饱和填充的识别；对于极性电容的几何特征采用几何识别方法，对元器件漏焊应用概率识别方法，取得了良好的识别效果。因此，此方法对国内的PCB板焊接缺陷检测的自动识别在实际中的应用有很好的参考价值。