表面组装技术(SMT)是现代电子先进制造技术非常重要的组成部分之一。近些年来,随着科技的进步,SMT得到了飞速的发展,SMT已经在各行各业的电子产品生产和组装过程中得到广泛应用。其中,电子元器件小型化、管脚细间距化和电子产品微型化的发展,对SMT提出了更高的要求,尤其是对SMT产品的质量检测增加了更大的难度。由于焊点质量是影响SMT产品可靠性的关键因素,因此,提高焊点组装质量是保障SMT产品质量的有效手段之一。在元器件焊接后,通过焊点图像采集、图像处理、信息比对,及时检测和发现焊点质量问题,并根据引起缺陷原因对组装工艺参数进行及时合理的调整,有利于保证和提高SMT产品的合格率。而采集焊点图像是焊点组装质量检测过程的首要任务,是获取有效焊点信息的关键环节。　　目前焊点图像的采集主要包括:PCB组件全景图像采集,逐个区域焊点遍历采集。后者不但要完成图像的采集工作,还要解决区域聚类划分、摄像机定位、路径优化等问题,相对前者具有很高的复杂度。本课题针对后者,以非接触 AOI测量技术为依托,运用机器视觉和嵌入式平台,聚类算法和粒子群算法为理论依据和获得有效焊点图像为目的,探讨了一种基于 ARM嵌入式平台的 PCB组件焊点图像采集的有效方法。　　在本课题的研究过程中,首先对聚类算法和粒子群算法进行深入研究和分析,并进行数学建模、为图像采集的区域聚类划分、摄像头定位和路径优化的实现奠定了理论基础。然后根据光学原理和焊点形状的特殊性对照明系统进行研究,确定了照明系统光源的选择和照明模式的制定。最后详细说明搭建ARM嵌入式软硬件系统各模块的关键步骤,运用UDP网络为手段把采集到的焊点图像传输到PC机显示。通过实验说明本课题所研究的 PCB组件焊点图像采集方法的可行性,稳定性和高效性,为后续研究工作和工程化应用打下基础。