随着电子技术的发展,印刷电路板(Printed Circuit Board,PCB)已成为现代工业中精密电子设备的主要组成部分之一。精密电子设备生产和使用过程中产生的PCB缺陷会严重影响设备的功能和性能,因此,PCB无损检测技术已成为工业无损检测领域的研究热点之一。基于锥束CT(Cone-beam Computed Tomography,CBCT)的PCB无损检测方法可以在三维空间以微米级的分辨率对PCB的内部结构进行成像和检测,大大拓宽了检测范围、提高了检测效率,成为一种新的PCB无损检测手段。研究基于锥束CT成像的PCB三维图像处理和电路连通关系自动检测方法具有重要的理论意义和应用价值。由于受到锥束CT成像过程中各种噪声的影响,PCB三维图像中存在灰度分布不均匀、金属伪影严重等问题,如何在三维空间中进行PCB的电路连通关系检测成为三维CT图像处理的难题,目前尚未见系统的研究。本文深入分析CBCT成像系统的噪声特性、PCB图像中目标的数据特点并结合PCB电路连通的专业知识,运用三维图像领域的图像增强、图像分割和目标检测理论与方法,研究针对PCB的三维CT图像处理方法和电路连通关系无损检测方法,主要的创新性工作如下:1.在PCB三维图像增强方面,针对PCB三维CT图像的灰度分布特性和噪声特点,为了达到保持图像灰度整体特性、改善背景与目标的对比度以及提升低亮度图像中金属物质信息三个不同的应用目的,提出了三种相应的对比度增强算法。首先,依据PCB图像的直方图峰值分布特点,提出了一种双直方图均衡算法,在改善图像的对比度并突出成像细节的同时保持了图像的灰度整体特性;其次,通过分析背景(基板)和目标(金属物质)在灰度统计特性上的差异,提出了一种基于灰度和灰度距离双加权的图像增强算法,改善了背景和目标的对比度。最后针对低亮度图像直方图均衡方法会损失图像高亮度信息,从而造成对比度增强失效的问题,提出了一种基于变权累积的直方图增强算法,在低亮度PCB三维CT图像中有效凸显了高亮度的金属物质信息。2.在PCB三维图像分割方面,为适应PCB三维图像数据规模和数据分布特点,构建了新的谱聚类相似矩阵,提出了基于区域均值直方图加权的PCB三维图像谱分割算法。该算法首先通过三维区域生长生成三维子区域,以生成的各个子区域的均值直方图为基础构建相似矩阵,并采用均值概率进行加权,新的相似矩阵减小了矩阵规模,增大了不同目标的可分性,实验结果表明,基于该相似矩阵的谱聚类算法能获得更好的分割结果。3.在PCB三维图像目标检测方面,针对PCB几何形变和金属伪影问题,基于PCB电路层灰度分布特性、结构特性、导线线性形状特性和PCB电路连通关系等先验知识,提出了一种准确快速的导线检测方法。该方法基于电路层中心平面的定位进行几何形变的矫正,在此基础上,利用三维空间中导线的线性形状特性进行基于方向分解的三维形态学导线检测,检测过程中利用PCB电路连通先验知识,可以自动判断并恢复受金属伪影影响的导线连通关系。实验结果表明,本方法对于实际的PCB成像数据能获得更好的导线检测结果。