传统的MCM(Multi-chip Module)基板的质量检测大部分采用人工目检,该方法不但存在检测质量人为因素影响大、劳动强度高、工作效率低等问题,而且对于大批量生产而言,采用人工目测进行检测也是不现实的。而采用自动光学检测系统(Automated Optical Inspection,AOI)能克服人工检测带来的不利因素,提高生产效率,降低生产成本。　　本文结合相关学科领域的研究成果,对MCM基板缺陷视觉检测方法进行了有意益的探索,将机器视觉、图像处理、数学形态学以及模式识别等领域相关理论应用于本文的视觉检测系统中。　　文中分三大部分完成对MCM基板的检测,它们分别是:基板图像的预处理、缺陷提取和缺陷识别。在MCM基板视觉检测系统中,图像提取的质量和对瑕疵图像的快速而准确的识别是达到实时检测的关键因素。针对现行MCM瑕疵检测方法的缺点,本文提出了一种结合数学形态学的容差模板比较法对MCM缺陷图像进行提取,该方法以数学形态学理论为基础,有效地结合了参考比较法,具有运算量小、计算速度快的特点。　　在本文的MCM基板缺陷自动检测软件研制完成后,对大量的MCM基板图像进了检测,试验结果证明该软件能有效地识别MCM基板上的各种缺陷,收到了较好的效果。论文的设计是成功的,达到了预定的效果,研究成果具有较好的应用价值。