硬盘是PC系统中数据容量最大,保留时间最长的存储媒质。随着数据存储对硬盘容量和可靠性要求的提高,在提高磁盘存储密度的同时,对磁头的焊点可靠性提出了更高的要求,而磁头焊点的可靠性恰恰决定了整个硬盘的可靠性。目前多采用人工目视对焊点质量进行检测,该方法的缺点是检测的效果随着检测人员的疲劳而下降,并且检测的效率不高。本文利用SBB机现有的硬件,运用图像处理及模式识别技术,提出了一套自动视觉检测的方法。它是一种无损、快速的先进检测方法,因而有助于降低生产成本、提高产品质量和生产效率。一个视觉检测系统要满足工业生产的需要,就必需实现速度快和精度高两个指标,为了实现这两大指标,主要完成了以下几个方面的工作:首先,论述了硬盘生产中焊点质量检测的重要性,比较了各种检测方法的优缺点和局限性,提出本文系统检测的总体方案,选择相应的硬件,搭建自动检测系统的硬件平台。其次,分析了由CCD摄像头取得磁头图像的特点,针对图像的低对比度现象以及噪声干扰,采用了一系列的图像预处理方法,提高了图像的对比度,有效抑制了噪声的干扰。接着,针对已有设备抓取图像的特殊性,本文采用了改进的SSDA匹配算法来定位焊点区域,完全可以满足匹配的精确度和快速性的要求。最后,通过一系列的图像处理算法,完成了焊点图像的阈值分割和特征提取;并结合焊点缺陷的主要类型,分别选择不同的特征进行模式识别,完成了图像的缺陷提取和自动鉴别。由实验结果可知,该系统节约了检测时间,提高了焊点检测的准确率。