随着电子产品不断朝着轻、薄、便携的方向发展,柔性印刷线路板（Flexible Printed Circuit,简称FPC）由于具有其质量轻、空间占比小、可挠性等特点,目前已被广泛应用于各类电子产品中。本文以某款手机FPC的金手指部分作为研究对象,在总结国内外FPC缺陷检测相关文献的基础上,针对人工检测FPC缺陷效率低,FPC金手指的反光性强而导致采集的图像中金手指与背景之间的对比度低,检测难度大等问题,开展了FPC金手指的制造缺陷检测算法研究,主要包含以下具体内容:首先,本文针对金手指区域的反光性强而导致采集的图像中缺陷与背景对比度低,难以分割金手指的问题,提出了基于改进MSR的增强算法,使用该方法增强FPC金手指区域与背景间的对比度,实验结果表明该方法对FPC金手指图像具有较好的增强效果。接着,本文针对采集的FPC图像存在倾斜角度,提出基于斜率差的最小二乘拟合直线法,去除采集的FPC金手指区域的上边缘点中的干扰点并进行直线拟合,将拟合直线的倾斜角作为仿射变换的输入角,完成图像的矫正,通过模板匹配的方法进行定位,利用形态学膨胀的方法对FPC金手指区域进行处理,通过对处理后图像的轮廓进行分析、筛选,实现对FPC的开路、短路的缺陷检测。然后,针对基于金手指轮廓特征的检测算法无法检测凸起、缺失类缺陷的问题,本文研究基于骨架提取的缺陷检测方法。该方法在完成图像分割和模板匹配的基础上,结合FPC金手指的图像特征使用骨架提取的方法,获取金手指的骨架,通过分析骨架上点的8邻域特征,得到骨架图像中端点和节点,对节点及其8邻域的点集进行去除,以所有端点为起始点进行区域生长,将区域生长后的图像与原骨架图像进行图像差分,实现定位FPC金手指凸起、缺失类型的缺陷。最后,本文根据FPC制造缺陷的特点搭建了缺陷检测平台,完成了对FPC金手指缺陷的检测,并以误检率和漏检率作为评价指标,实验结果显示本文算法对四种制造缺陷检测的误检率和漏检率均低于5%。