随着电子设备的设计和制作技术的日益进步,印刷电路板(PCB)也朝着高密度、多层数和高性能等方向发展。传统的PCB元器件的检测主要通过人工目检或是功能测试来实现,但是这类方法已经无法满足生产线上高速高精度的检测要求。因此,本文以PCB上芯片的检测为研究对象,设计一种基于MATLAB的PCB芯片智能定位和识别软件,利用图像处理技术,完成芯片位置定位和芯片上字符的识别,达到实际生产中对PCB芯片检测的高要求,同时降低了成本。本文详细阐述了PCB图像的预处理,包括：图像增强、灰度变换和图像修正。图像滤波去除随机噪声；观察直方图,芯片与PCB的灰度波峰靠的较近,不利于二值化,所以要经行灰度变换,使得两目标的灰度波峰尽可能的分离；相机拍摄时,PCB可能会有少许的倾斜,所以要修正图像,采用Mark点修正法,并以左下角Mark点为坐标原点,建立直角坐标系,有利于后续的芯片的定位与识别；进行腐蚀膨胀处理,去除小面积的目标及噪声,使得物体轮廓圆润光滑。对于芯片定位,采用根据目标边缘像素突变特征初定位后四邻域搜索精确定位的算法来确定位置,记录芯片的中心坐标,保存为标准库或与标准库对比。对于芯片字符的识别,先初始化模板,初始化包括模板分类和编码,这样提高了检索效率,然后待检字符执行相同操作,根据分类,与同类模板的编码进行比对,得到最终结果,保存为标准库或者与标准库对比。论文使用美国MathWorks公司出品的商业图像处理软件MATLAB进行PCB芯片智能定位和识别软件的开发。软件操作简单,准确性高,界面友好。