随着PCB(Printed Circuit Board)制作水平的不断发展，层数越来越多、密度越来越大的电路板已经进入我们的视野。为了克服传统检测技术劳动强度大、工作效率低等弊端，进一步提升产品质量，降低生产成本，越来越多的学者采用基于数字图像处理的方法对PCB进行缺陷检测。本文采用图像处理技术，在MFC（Microsoft Foundation Classes）平台下构建了PCB缺陷自动检测系统。该系统包含了图像采集部分（扫描仪）和软件处理两大部分。其中软件处理部分主要由PCB图像畸变校正及预处理、图像定位及子图像分割、PCB缺陷检测几大模块构成。在这几大模块中，基于边缘链码的图像定位方法和基于PCB文件的图像分割是本文的创新亮点。　　（1）PCB图像畸变校正及预处理。首先利用标定板实验分析了PCB图像畸变规律，然后运用双线性插值法对图像进行了畸变校正。其次，采用图像预处理措施对PCB图像进行滤波、平滑等操作，最终得到了能够满足缺陷检测需要的图像。　　（2）图像定位及子图像分割。在深入理解PCB文件（ASC形式）组织结构的基础上，通过MFC编程实现了PCB文件信息的读入与保存。然后利用读取到的信息通过GDI（Graphics Device Interface）绘制出PCB子图像框图。为了实现子图像框图与目标图像的准确定位，采用了基于边缘链码的图像定位技术。在目标图像与子图像框图定位成功后，通过从PCB文档获取的元件坐标信息确定图像分割范围，实现元件子图像的截取。　　（3）PCB缺陷检测。首先分析了PCB缺陷检测的常用方法，根据不同缺陷的特点，分别提出了各类缺陷的检测识别方法：依据短路和断路等缺陷的特征，提出了利用图像面积特征，采用差值法进行短路、断路检测以及基于颜色分析的元件漏焊、错焊检测等具体的缺陷识别方法。