机器视觉在工业自动化生产的过程中扮演着一个重要的角色,机器视觉具有可靠性好、精度高、非接触和高速的特点。随着现代制造技术,计算机技术、图像处理技术和人工智能的发展,使得机器视觉检测技术得到了越来越广泛的应用。在印刷电路板的制程中利用机器视觉检测出电路板缺陷是现今最典型的应用案例。但大多数的电路板视觉检测设备多由国外进口且颇为昂贵,因此本研究主要针对印刷电路板的各种缺陷,提出检测方法并开发出检测系统。主要研究内容如下:(1)本文分析了当前国内外PCB(Printed Circuit Board)板检测技术的现状和PCB视觉检测系统的工作原理。根据电路板的制程工艺把缺陷进行了分析,并提出采用参考比较法和设计规则校验法相结合的缺陷检测方案,充分发挥了两种方法的优点,弥补了各自的缺点。(2)对传统的图像分割方法进行了分析验证,并采用一种改进的最大类间方差法对PCB图像进行二值化处理。在标准图像PCB和待检测PCB图像的配准上,本文采用Hough变换对电路板的四个mark孔的圆心进行提取,并利用亚象素边缘检测方法来提高圆心的检测精度。利用形态学方法解决了参考比较法带来的差影问题。(3)利用缺陷外轮廓状态扫描法对短路、断路等缺陷进行识别并标记其在电路板上的位置,为以后的修复工作奠定基础。本文以Labview8.2为开发平台,设计了PCB缺陷检测系统软件,并通过实验验证了其检测性能,本文所讨论的方法对常见缺陷的识别能得到较为满意的结果,达到了预定的效果,研究成果具有较好的应用价值,并将计算机技术和虚拟仪器技术结合起来对其他计算机视觉系统的开发具有一定的参考价值。该软件系统采用参考比较法可检测短路、断路、毛刺、针孔、斑点、残缺、孔错位、孔径大小错误、丢失孔这些缺陷并进行标记,采用设计规则校验法可检测线宽和线距是否满足设计要求。