随着电子产品朝着高密度和高性能方向发展,对电子产品表面质量检测提出了更高的要求。基于图像识别的自动光学检测(Automatic Optical Inspection, AOI)可对高密度贴装PCB(Printed Circuit Board)中的缺陷进行可靠的快速检测。本文以电路板板载元器件缺陷为研究对象,结合编程软件VC++和图像处理软件HALCON8.0,对表面贴装电子组件质量检测进行了研究。首先对AOI系统的工作原理以及硬件系统的组成进行了阐述,系统硬件主要包括光源、相机、镜头、伺服电机和运动控制卡。再对图像处理软件HALCON8.0和VC++编程平台进行了简单介绍。其次针对相机拍摄视野的限制,利用基于Harris角点特征的图像拼接方法,解决每次拍摄得到只能PCB一个局部图像的问题。该图像拼接算法包括图像特征点检测、特征点匹配和图像融合三个步骤,根据系统移动平台控制精度较高的特点,提出了一种改进的图像融合方法。实验表明,该方法能减少图像拼接所需的时间,而且拼接后的全局图能够作为系统检测时的导航图。然后针对AOI系统检测过程中PCB出现的平移及旋转情况,利用仿射变换对图像进行对准。研究了本系统所涉及的图像匹配算法,将图像拼接和图像匹配置于不同的线程中,提出了将多线程技术应用于检测系统的方法。实验表明,多线程技术提高了系统检测的效率。对于常见的表面贴装元件缺陷,在系统中分别采用了基于形状的匹配和基于组件的匹配进行检测。最后给出了AOI系统的人机交互界面。本系统分为四个模块:图像采集模块、运动控制模块、检测算法模块和数据库管理模块,重点介绍了运动控制模块,并对各模块参数控制界面进行了设计。