随着电子制造业的快速发展，印刷电路板上元器件的安装已普遍采用表面贴片安装技术（SMT）。焊膏印刷作为SMT 技术中的首道工序是保证SMT 产品质量的关键步骤，直接影响着后续的贴片、再流焊、清洗等工序，因此SMT 印刷钢网的质量直接决定着印刷电路板的品质。随着印刷电路板集成度的不断提高，表面贴装元器件体积的越来越小，SMT钢网开孔密度也越来越大，传统的人工目测手段已经不能满足钢网检测要求。而随着现代制造技术，图像处理技术的发展，使得基于机器视觉的缺陷检测技术应用日益广泛。因此，本文基于机器视觉技术对SMT 钢网缺陷检测技术进行了深入研究，其主要研究内容如下： 本文分析了国内外视觉检测技术的现状和发展趋势，并对视觉检测系统的工作原理进行了研究，确定了基于视觉的SMT 钢网缺陷检测系统的具体方案。 由于SMT 钢网开口尺寸非常小，对其检测属于精密检测，课题采用高分辨率的扫描仪来获得待检测图像，因此要实现检测软件与扫描仪的接口之间的通讯。 对SMT 钢网的灰度图像进行了分析，并采用一种基于灰度变换的阈值迭代法对钢网图像进行二值化处理。在钢网标准图像和待检测图像的配准方法上，本文采用基于模板匹配的配准方法，实现了高精度的图像配准，检测精度可达到0.1mm。 利用参考比较法对SMT 钢网的孔位偏移、孔径过大、孔径太小、多孔和少孔等缺陷进行识别并标记在钢网图像相应的位置上，为后续的修复工作奠定了基础。 本文以Labview8.2为开发平台，设计了钢网缺陷检测的软件系统，并通过实验验证了其检测性能，本文所讨论的方法对常见缺陷的识别能得到较为满意的结果，达到了预定的效果，具有较好的应用价值。