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随着电子产品的普及，印刷电路板(PCB)的生产需求越来越大。我国是PCB生产的大国，是世界上PCB产业增长最快的国家。PCB板的印制质量的检测和测试是厂商质量控制不可缺少的一个环节，因为有可能因为一点小缺陷就导致整块板甚至整台仪器报废。目前PCB生产厂商质量检测大多通过人工或者一些传统的检测方法，不但效率低下还容易产生误检。本文就是针对这一情况进行的研究。
本文采用计算机视觉技术对PCB板进行缺陷检测，检测对象是PCB裸板，也就是尚未焊接电子元器件的电路板。针对PCB裸板缺陷检测的要求，本文主要研究了图像采集、图像预处理、图像差影运算及形态学去噪、特征统计等图像处理技术在缺陷检测中的应用。图像的采集部分采用了目前使用最多的intel公司资助开发的开源视觉库OpenCV。为了提高PCB图像的信噪比，使用中值滤波对图像预处理。本文采用的是参考比较法进行缺陷检测。参考比较法要求待测板与标准板严格对准，因此本文对图像的匹配方法进行了深入的研究，然后采用了几何参数调整的方法先设置定位圆，再根据待测图与标准图上定位圆的圆心坐标的偏差进行几何校正。差影后的图形还需要进行二值化与去噪处理，本文采用了分割效果较理想的OSTU自适应阈值算法，使用形态学去噪得到最后的缺陷二值图。然后使用几何特征统计的方法进行缺陷分析，研究结果表明，采用本项研究能够准确检测出缺陷并使操作员直观明了的知道缺陷数目与各自位置。