印刷电路板(PCB)产业在我国拥有着巨大的市场，对PCB的检测设备需求非常大，而在众多的PCB检测技术中，基于图像处理的自动光学检测(AOI)技术具有高速、高效、高精度、缺陷覆盖面广等优点，但是与国外相比，我国的PCB自动光学检测设备发展较慢，而国外的相关设备价格比较昂贵，针对这种现状，研制出具有自主知识产权的PCB缺陷自动检测设备对于我国的PCB产业来说，具有深远的意义。　　本课题主要研究基于AOI的PCB缺陷检测技术中的关键图像处理算法，包括PCB图像的祛噪、增强、二值分割、匹配、缺陷的提取及识别，并在此基础上编制完成一个系统检测软件，实现高精度的PCB缺陷检测，并对该系统的检测精度进行了分析。在图像的预处理部分，利用分层二值分割的算法，分别实现了印刷层和布线层的二值分割，从而为系统可以分别检测出印刷层和布线层的缺陷提供了保障。在AOI系统中图像匹配效果的好坏直接影响系统的检测结果，本文在改进的归一化互相关算法基础上提出了分区域的图像匹配技术，得到了好的匹配结果，保征了系统的检测精度。在缺陷识别部分，利用图像中的连通域实现了断路、短路、毛刺、缺损等缺陷的检出。最后对实验结果进行了分析，用正确识别率和缺陷检出率判定了系统的检测结果。　　实验结果表明，结合上述算法实现的检测系统能准确地检测出待测PCB上存在的缺陷，实现了自动无接触检测的目的，提高了PCB缺陷检测的效率。