在电路板的生产过程中,由于元器件一般都是通过贴片机、插件机或者人工的方式放置到电路板上,故往往会出现一些错误,例如漏件、错件、方向错误等。而目前市面上电路板自动光学检测设备基本上都是针对焊点面的,对于焊点缺陷或者位置固定的贴片元器件缺陷的检测效果较好,但对于元器件面上的直插元器件的检测准确度差、误报率高。因此,对于元器件面的检测大部分都是靠人工检测,其检测过程枯燥重复,非常容易发生漏检和误检。基于以上现状,本文研究的基于图像处理技术的自动光学检测系统,能够实现对电路板元器件面进行缺陷检测。本系统包括图像采集模块、图像处理模块、程序界面模块和数据存储模块四个部分。同时,通过对本系统实验结果的分析,证明了本文所研究的基于图像处理技术的AOI系统具有可行性。本文的研究内容及主要成果如下:(1)图像采集模块的硬件部分主要由VT-EX1400CPS工业相机、VT-LEM0814CB-MP8镜头、箱式无影光源组成;软件部分基于labview语言和VAS视觉获取模块编写。1400万像素的工业相机保证了采集到的图像分辨率高;无影光源保证了电路板上光线照射均匀,元器件阴影降到最低。本模块实现了高质量、低干扰的电路板图像实时采集功能。(2)元器件存在性检测提供了三种检测方法,分别为颜色提取、计算相似度、模板匹配,多种检测方法能够满足绝大多数元器件检测的需求。(3)二极管极性检测算法针对二极管管体位置的不确定性,使用了两种二极管定位的方法,分别是阈值分割方法和查找管脚方法方法;然后通过对二极管管体进行分析,从而得出二极管的极性。(4)电解电容极性检测算法使用改进的霍夫圆检测方法定位电解电容;然后将电解电容带有极性标志的圆环截取下来并展开,通过OTSU方法进行阈值分割,从而判断极性。(5)插座方向检测算法针对插针到两边距离的不同以及插针位置的固定性,使用了一种通过计算插针到插座边缘距离的方法来判断插座方向。