随着表面贴装技术（SMT）向高密度化方向发展，为了适应印刷电路板（PCB）生产“零缺陷”的需要，基于机器视觉的自动光学检测（AOI）系统已应用于表面贴装技术中。通常，越早发现缺陷，就可以防止缺陷产品流入到下一道工序，从而减少维修的困难和节约成本，因此贴装元器件的炉前检测是十分必要的。针对PCB上贴装元器件的炉前检测问题，本文作了以下的研究：　　 PCB的误差校正是元器件检测的前提，为此需要准确地识别和定位PCB定位标志。采用了一种改进的Hough变换方法检测PCB定位标志，通过限制参数空间的离散值提高处理速度，引入最小二乘法拟合提高直线提取的精度。然后比较待检测PCB图像与参考PCB图像定位标志的中心之间的距离，消除待检测PCB的定位误差，从而为实现元器件的特征分析和缺陷检测奠定了基础。　　 锡膏印刷的位置是检测元器件偏移的标准，针对印刷锡膏的特点，提出了一种基于粗糙集的印刷锡膏识别和定位方法。首先，以红、绿、蓝三种颜色分量直方图特征为等价关系求得锡膏印刷区域的上近似集。然后，以均值、方差和一致性等纹理特征为等价关系获得锡膏的下近似集。最后，分别计算上、下近似集的相对权重，获得分割后的锡膏印刷区域的重心。实验结果表明：所提出的方法能准确地识别锡膏的印刷位置。　　 提出了一种矩形贴装元件类的检测算法。首先，设计一种基于局部谷值的自适应分割算法获得元件电极的二值化图，通过分析电极的几何特征，检测缺件、错误贴装和歪斜等方面的缺陷。然后利用电极的投影值，快速获得元件的准确位置，根据其位置检测元件的偏移缺陷。最后，提取元件主体的颜色特征矢量，作为贝叶斯分类器的输入，实现不同颜色的元件主体的检测。　　 提出了一种圆形贴装元件类的检测算法。依据其主体特征，采用一种基于方差环形投影特征的匹配检测算法，并对其作优化：对比较大的元件，引入多级小波变换，保留元件特征同时减少了元件的尺寸；为了进一步加快处理速度，利用序贯相似性检测的原理，先在小波变换后的低频图上粗略的获得可能的匹配候选点，再在这些候选点对应的原始图像上作精确匹配；最后，根据匹配相关值和匹配位置分析元件的贴装结果。　　 提出了一种贴装晶体管类器件的检测算法。首先，建立了器件在三色（红、绿、蓝）结构光下的模型并分析其特征。然后，提取图像的边缘，并采用一种线滤波器和矩形滤波器过滤干扰边缘，再连接候选引脚边缘；接着引入HSI空间的颜色特征定位引脚区域，再分析引脚几何特征并确定元件贴装类型。最后用基于投影差分的方法对元件主体进行匹配检测。　　 提出了一种贴装IC（Intergrate circuit）类器件的检测算法。首先，针对IC类器件引脚密、间距小的特点，对提取后的边缘作积分投影，避免了设置边缘阈值的困难。在此基础上，采用最大邻域梯度法和滑动定位窗算法定位引脚的水平和垂直边界，并检测缺件、错件、偏移、歪斜等缺陷。最后，引入HSI空间颜色统计特征，完成对翘脚，极性错误的检测。　　 对所提出的元器件的检测算法进行了实验，并与其他的方法作了比较，实验结果表明：所提出的元器件检测算法准确率高，抗干扰能力强，速度快，能满足实时检测的需要。