印刷电路板(Printed Circuit Board,PCB)的光电外观检查机将高均匀照明系统、高速线阵相机图像采集系统、高精度伺服驱动系统和相应图像处理算法及软件技术集成在一起,以达到对PCB外观缺陷的稳定、高质量和高效率的检测。该系统是电路板行业最终产品质量检查的关键检测系统。以色列、美国和日本为代表的发达国家在光电外观检查机领域的研发较活跃,并已有部分成果实现商品化。国内对于影响外观检查机性能的机理缺乏基础性研究,加之在该领域的研究起步较晚,因而和国外先进水平差距较大,广阔的国内市场基本上被国外公司占领。为从根本上提高国内光电外观检查机的性能水平和竞争能力,本文开展了PCB光学特性对PCB光电外观检查机的性能影响机理的研究。主要成果及相关研究内容如下:(1)PCB光学特性模型及其高均匀光场获取方法研究分析了常用的几种表面反射模型,提出用Phong反射模型来描述PCB焊盘表面的光学特性,并提出一个新的可消除图像阴影条纹、达到高均匀性和高缺陷对比度的照明光场获取方法;实验表明,该方法可将缺陷的检出率从79%提升至94.7%,误检率从36%降低至9%,且对漫反射到高反射被测物具有普遍适应性;(2)基于三维色彩空间的照明光场效果评价及优化方法分析了PCB光电外观的源图像特点及其算法要求,提出用RGB三维色彩空间里的色彩距离和波动程度结合先验的缺陷像素对比度进行照明光场评价;实验表明提出的评价函数能良好的量化本系统的照明光场效果,可进一步用于照明光场优化;经过照明光场优化之后的照明光场系统对于细小缺陷对比度良好,可将缺陷检出率从94.7提高到96%,误检率从9%降低到6%;提高的部分大多数是轻微缺陷;同时,该评价方法对于表面缺陷检测的系统具有普遍适应性;(3)基于光学特性的PCB缺陷模型的分析和建立针对上文所述自动光电外观检查中残存的误检漏检的问题,提出一种可表征PCB外观缺陷光学特性及人工检测特性的缺陷数学模型,称为局部缺陷图像模型(localized defects image model,LDIM);不同于传统缺陷检测图像处理算法,它由色彩偏差分量及色彩波动分量组成,采用局部缺陷评价函数来量化一个像素是缺陷像素的可能性,并考虑了图像背景区域的噪声统计数据参数;实验结果表明,该模型的检测效果和缺陷定义与国际标准相匹配且与人工检测结果相符合,在最好的情况下,可将系统检测率从96%提高至100%;可作为人工检测的良好量化并有望替代人工检测作为事实标准;(4)利用渐变反射镜和曲线拟合的图像采集系统性能评价及优化方法为了解决国内线阵检测仪器检测性能不稳定的问题,提出了一个可以评价并优化线阵相机采集系统重复性的方法;该方法使用渐变反射镜作为被测物,将得到的图像进行处理后进行两步曲线拟合得到重复性参数;实验表明该方法可以达到约0.1像素的量化精细度,优于人眼的量化精细度,并可以用于指导重复性优化,可将重复性能由1.53像素优化至0.5像素;从而提升系统检测性能的重复性和稳定性;将检测性能重复性由漏检率波动1.4%优化至接近0;(5)PCB光学特性对检测性能的影响机理及系统设计准则根据上述研究,整理出PCB光学特性对PCB光电外观检查系统的性能影响机理;并提出一个分析和设计自动缺陷检测系统的准则;该准则基于缺陷区域和非缺陷区域图像参数的统计分布,给出了自动缺陷检测的系统的分析和设计目标,即尽可能减小图像参数的统计分布的重叠;根据该准则结合本文研究内容,可应用到其它自动缺陷检测系统的分析和设计中,达到更好的检测性能;本文也初步探讨了自动缺陷检测最低可检出缺陷的定义。