贴片元件具有可靠性高、焊点缺陷率低、抗振能力强的优点。在贴片元件中，贴片电阻使用最为广泛，贴片电阻的质量是影响电子产品质量及合格率的关键因素。在生产贴片电阻的过程中，缺陷检测部分往往是通过人的肉眼在显微镜下进行的，检测速度慢、误检率高、受人为因素影响大。于是，研究基于机器视觉的贴片电阻快速精确检测意义显著。　　论文介绍了图像预处理的基础理论，分析比较了中值滤波、高斯滤波和均值滤波对电阻图像的滤波效果。针对均值滤波器滤除噪声的同时会导致电阻图像模糊的缺点，论文采用中值滤波，并根据贴片电阻图像的自身特征对中值滤波算法进行了改进，实验结果表明其滤波效果有所改善，经其处理后图像的信噪比有了较大提高。　　针对传统模板匹配检测速度缓慢，快速模板匹配检测准确率低的缺陷，总结出基于动态模板匹配的电阻缺陷检测方法。实验表明动态模板匹配缺陷检测在检测速度上较传统模板匹配有了大范围提升，在检测准确率上较快速模板匹配有了较大提高。　　论文对主成分分析和独立成分分析两种特征提取方法作了深入剖析，给出了基于PCA/ICA贴片电阻缺陷特征的提取方法。在压缩了图像数据量的同时，其特征系数又能较为完整的表现缺陷图像的特征。运用支持向量机理论，采用一对多最大响应值法对贴片电阻表面缺陷进行分类，实验结果证明了其较高的分类准确率。