目前,PCB板点胶设备是利用图像处理和识别技术对PCB板图像进行处理和识别而获取点胶位置的。由于要同一次点胶的多片PCB板的放置角度、方向和位置各不一致,使获取的多片PCB板图像没有规则性,更由于获取图像过程中噪声的干扰,使得PCB板点胶位置的识别时常发生误点和漏点,降低了点胶位置的识别效率和精度。为了进一步提高点胶位置的识别精度、速度以及多品种PCB板识别的适应性,本文对PCB板图像的处理以及点胶位置的识别算法进行了研究。文章主要研究工作如下:1.对传统的图像低通滤波算法进行改进,获得一种可有效滤除椒盐噪声与高斯噪声的滤波算法。首先分析传统中值滤波、均值滤波和高斯滤波的原理,以及它们各自的优缺点,获得一种综合中值滤波和均值滤波优良性能的低通滤波算法,对PCB板图像噪声进行滤除,以此保证后续识别的鲁棒性。2.利用小波变换对PCB板图像进行分解处理。通过对传统的金字塔搜索和其它智能搜索算法研究,在分析各自优缺点的基础上,利用正交小波变换对PCB板图像进行分解,利用分解后维度减小的图像进行点胶位置识别,能够加快后续算法的识别速度,并推导出了小波变换次数选取原则,从而提高算法的自适应性。3.利用改进型圆投影算法对点胶位置图像特征量进行提取。对传统圆投影算法进行分析,针对传统圆投影算法利用不断加大的同心圆边缘线进行多次操作,造成特征量提取时间较长的问题进行改进,利用整个圆环面进行一次性特征量提取,从而提高算法的运行速度。4.提出一种基于最小方差的结构相似（V-SSIM）目标识别算法。通过对MAD、NCC、SSDA和SSIM等多种目标识别算法进行分析,针对这些算法识别效率与准确度不能兼具的问题,提出了一种针对SSIM算法的改进算法,即最小方差的结构相似（V-SSIM）算法,对PCB点胶位置图像进行识别,从而提高目标识别的速度和准确性。对工业现场图像和实验室采集到的图像进行处理与识别实验,实验结果表明,本文的图像处理与识别算法能够很好地滤除图像中的随机噪声,并且能够解决PCB板之间存在的角度和方向问题,从而提高了算法的识别速度、识别准确率以及鲁棒性,可为PCB板点胶位置的稳定快速识别提供一定的理论依据。