模式识别和图像处理是现代计算机技术发展起来的一门新兴学科。特别是近年来计算机硬件技术和模式识别理论的快速发展，使得以图像处理和模式识别为基础的应用学科得到很好的发展。尤其在工业生产领域中得到了广泛的应用和迅速的发展。如产品质量自动检测，生产过程的自动控制等。 采用图像处理方法检测普通印刷电路板缺陷已得到实际应用。但对于一些特殊介质材料，如液晶显示控制电路板的检测，由于基板和导体之间对比度不大，而且为了达到检测精度，必须采用放大镜头进行图像采集，成像系统光轴附近的图像成像质量较好，而偏离光轴较远的图像质量较差。不能通过简单二值化来很好地分割图像，而已有的印刷电路板检测方法都是建立在二值图像进行分析的基础上。为此，必须寻找其他的方法来检测电路板的特征参数。 我们进行了广泛的资料收集，对已有的印刷电路板检测方法进行了分析、归纳的的基础上，提出以导线间距离和导体宽度为为特征参数来检测印刷电路板缺陷的方法。这种方法可以检测绝大部分缺陷。首先对图像进行滤波去除噪声。滤波包括两个阶段：一是进行最近邻中值滤波(KNNMF)，以去除孤立点噪声，再进行高斯平滑，去除白噪声。然后选用Canny算子提取导线边缘，并对边缘进行短分支去除和边缘连接处理，最后根据梯度方向来计算导线间距离和导体宽度，以此来判断电路板缺陷。为使图像处理算法满足实时性的要求，我们采用MMX指令对核心算法进行优化，极大地提高了运算速度，使得用微机实现工业应用成为可能。 本文详细地论述了图像处理中的算法并给出了伪代码予以说明。对采用图像处理的方法检测液晶显示控制电路板的可行性和有效性进行了阐述。