近年来,随着电子产品质量与技术的不断提高与发展,印刷电路板的生产复杂度和产量也在不断提高,面对大量的PCB板,人工目检等传统PCB缺陷检测方式己不能满足检测需要,因此,研究快速实用的PCB光学自动检测技术已经迫在眉睫。本文针对目前常见的PCB板瑕疵(主要有:短路、断路、缺口、毛刺等),研究并提出了一种识别模式理念,在此基础上设计了三种适应不同瑕疵类别的快速有效瑕疵识别算法,并建构了PCB瑕疵识别软件系统。具体工作及主要创新如下:提出了分块概率识别模式。在这种模式下,识别不是一次性的,而是持续性的、多次性的、概率性的,每次的识别只增加某块区域的确定性概率,之后重新随机分块,进行下一次识别。对于每个像素点,当该点的确定性概率大于某个阀值时,该像素点即被划入瑕疵区域。其次,基于提出的分块概率识别模式,分别设计了连通数识别算法和关联度识别算法。其中连通数识别算法,主要针对短路、断路现象。对于短路、断路的PCB板图像,其连通数必定与标准图在某个区域内有所不同,配合分块概率识别模式,能有效地识别短路、断路现象。关联度识别算法,主要针对各类明显缺陷,其将被测图某个区域的直方图曲线与标准图在该区域的曲线进行关联分析,对于有明显瑕疵的图像,必然导致瑕疵区域的关联度较低。第三,针对短路、断路现象,提出了适用性广泛的特征匹配算法。其将被测图连通与标准图连通进行特征匹配,这些特征主要有X坐标、Y坐标、连通面积等,匹配完毕后,那些无法被匹配的连通即为瑕疵。最后完成了整个软件识别系统,并采用有瑕疵的PCB样图对系统进行了测试。测试结果表明,研究与提出的算法和系统能有效地识别短路、断路、缺口、毛刺等瑕疵特征,具有良好实用性。