随着PCB(Printed Circuit Board)行业的迅速发展,PCB的生产质量成为企业生存的重要基石,因此需要严格把关PCB的质量问题。自动光学检测技术从采集的图像中提取有效数据,处理并理解相关数据完成相关目标的检测。自动光学检测技术因其无损伤、速度快、精度高等特点,成为PCB缺陷检测的发展方向。自动光学检测系统主要包括照明系统、图像采集系统、图像处理系统,其中硬件部分为照明系统、图像采集系统,软件部分为图像处理系统,本文主要对图像处理系统进行深入的研究。主要研究PCB图像预处理、PCB图像配准以及PCB的缺陷检测与识别,主要研究工作和成果如下：本文首先研究了如何以Gerber文件生成参考PCB图像的问题。考虑Gerber文件是PCB的标准数据文件,对Gerber文件中的指令进行解析,获取PCB走线和焊盘坐标数据生成了PCB参考图像。其次,研究了待检测PCB图像的滤波及分割算法。通过几种滤波与分割算法的比较,本文采用了Mean Shift滤波算法有效的去除了PCB图像中的噪声,同时HSV彩色空间阈值分割算法准确分离出了PCB图像中的焊盘和走线。之后研究了参考图像与待测PCB图像的配准问题。本文通过最小二乘拟合算法获取待检测PCB图像定位孔参数,以定位孔圆心为配准特征点,经仿射变换完成了参考图像与待测PCB图像的配准。最后研究了待检测PCB图像缺陷检测与识别问题。本文采用差影运算和数学形态学运算,实现了PCB缺陷自动检测,并通过缺陷的面积、连通域和欧拉数三个特征,完成了PCB缺陷种类的识别。实验结果表明本文采用的算法用在PCB缺陷检测领域能够得到较为理想的效果。