本论文的研究与开发是在广东省高等学校自然科学研究重点项目“AOI技术在表面贴装质量智能检测中的应用研究”支持下完成的。主要是以电路板板载元器件（printed circuit board assembly-PCBA）缺陷为研究对象，深入研究了利用机器视觉软件HALCON实现表面贴装电子组件质量的检测。　　 首先介绍了AOI（Automatic Optical Inspection）检测系统的工作原理，重点介绍了保证图像采集清晰的部分硬件，即光源、摄像机、镜头的选型和设计。利用图像拼接技术解决摄像机拍摄范围的有限和不足，根据AOI检测实时性要求强的特点提出了改进的快速图像拼接方法。通过图像对准，解决了实际检测过程中待测电路板相对标准板有可能出现的偏移、旋转，利用Mark点校对和Mark圆的快速匹配，实现了待检测板的精确定位。　　 对表面贴装电子组件常见的缺陷特征进行了分析，借助HALCON强大的图像处理能力，提出了元件贴装缺陷和IC短路缺陷检测的算法及流程。基于HALCON的形状匹配和组件匹配技术可以检测元件贴装的缺陷，通过斑块分析技术可以检测IC短路和桥接等的缺陷。实验证明，本检测系统所研究的检测技术和算法的正确性和有效性，达到了预定的效果，研究成果具有较好的应用价值。本文还详细介绍了AOI检测系统的工作流程，对离线状态和在线状态下的检测步骤分别做了说明。　　 本文在VC++6．0的编程环境下，设计开发了AOI系统的软件部分。检测软件包括图像采集模块、图像显示模块和模板管理模块，本文分别对各个模块的功能和设计做了详细说明，主体程序的模块化设计大大提高了检测的效率和灵活性。