随着电子封装技术的快速发展,新型封装形式的不断出现,表面组装技术(SMT)遇到了新的挑战,SMT产品质量和可靠性问题日益突出。研究表明,SMT产品的故障往往是焊点故障,提高焊点组装质量是保障SMT产品质量的关键。因此,人们希望能够及时地检测和发现组装过程中的焊点质量问题,并予以实时反馈控制,进行组装工艺参数调整或消除故障处理,以便提高SMT焊点组装质量。基于上述思想,本课题研究如何应用计算机视觉技术对SMT焊点组装质量进行检测与控制。　　论文根据基于焊点形态理论的SMT焊点质量实时检测与反馈控制思想,以计算机视觉理论和技术为基础,以SMT焊点图像处理分析为手段,研究由SMT焊点图像提取焊点质量信息,并依据该信息对焊点组装质量进行评价与控制的相关技术。在论文研究过程中,首先对CCD摄像机标定和基于Windows的视频捕捉技术进行研究,为系统的实现奠定了技术基础;然后深入地研究了SMT焊点图像处理与特征参数提取算法,通过对各种图像处理算法在处理效果和时间两方面进行考察,确定了满足本系统要求的算法,同时给出了几种不同类型焊点的形态参数提取方法;在焊点质量控制方面,论文对基于神经网络的SMT焊点质量控制专家系统进行了研究,设计了该专家系统的原理、结构、工作流程、实现方案等。　　在对计算机视觉相关技术进行较为深入研究的基础上,根据实际需要,初步构思和设计了SMT焊点计算机视觉信息获取与处理软件系统(SMTCVS),为后续研究工作和工程化应用打下基础。