印刷电路板(PCB)是集成各种电子元器件的信息载体，在电子领域中有着广泛的应用。随着技术的不断发展和工艺水平的不断提高，电子产品趋于更轻、更薄、更小，PCB朝着层数更多、密度更高的方向发展，这使得PCB的质量检验成为一件非常困难的工作。传统的人工检测方法容易漏检、检测速度慢、检测时间长，已经不能满足生产的需要，如何更有效的实现PCB的自动缺陷检测，成为半导体工业领域一个热门问题。机器视觉检测技术，集电子学、光电探测、图像处理和计算机技术于一身，是精密测试技术领域内最具有发展潜力的新技术。机器视觉系统，一般采用CCD或CMOS摄像机摄取待检测目标并转化为数字信号，再采用先进的计算机硬件与软件技术对数字图像信号进行处理，从而得到所需要的各种目标图像特征值，并由此实现零件识别或缺陷检测等多种功能。然后再根据其结果显示图像，输出数据，由反馈信息引导执行机构完成位置调整、好坏筛选等自动化流程。将机器视觉引入到工业检测中，具有非接触、速度快、柔性好等突出优点，在现代制造业中有着重要的应用前景。本文将机器视觉技术应用到PCB光板的缺陷检测中，实现PCB光板的自动缺陷检测。在研究机器视觉技术的基础上，针对PCB光板上的几种常见几何缺陷类型，制定PCB光板缺陷检测系统总体方案，讨论视觉检测系统工作原理，为PCB光板视觉检测系统搭建硬件平台：包括照明系统、图像采集系统、以及控制台系统；重点针对采集的PCB光板图像讨论视觉检测算法并进行仿真实验，包括图像预处理、分割、描述、数学形态学、模式识别等方法，着重根据PCB设计规则运用数学形态学及模式识别方法完成自动检测识别；最后根据视觉检测算法设计系统软件，对PCB光板完成缺陷的检测与识别。对包含不同缺陷的PCB光板图像进行实验，结果证明本文的PCB光板缺陷检测系统能够对PCB光板上的短路、断路、毛刺、缺损四种主要缺陷做出有效的检测、定位与识别。