PCB(印刷电路板)在我国的电子产品中占据重要地位,且随着科技的发展,PCB也具有越来越高的复杂度和精度,传统的PCB检测方法已经不能满足企业的生产需要,国外相关产品又价格高昂,因此,研究一种低成本的PCB表面缺陷检测系统具有非常重要的意义。本文基于机器视觉技术通过图像处理的方法,构建了一套可以进行PCB表面缺陷检测的系统。系统分为硬件系统和软件系统两部分,硬件系统包括光学照明系统、图像采集和处理系统、辅助硬件系统三部分。光学照明系统和辅助调节系统为图像采集提供外在条件,图像采集和处理系统负责对PCB图像进行采集。软件系统应用VC++6.0为基础编写界面,运用图像预处理、图像配准、阈值分割、图像识别等方法对拍摄到的图像进行分析处理,识别出图像是否存在缺陷。本文研究的主要内容包括:1.研究了PCB表面缺陷自动检测的国内外现状与传统的检测方法,分析PCB裸板常见缺陷并进行归类;2.分析了 PCB裸板的表面缺陷分类以及检测系统的工作原理和总体结构;3.根据PCB表面缺陷自动检测系统的工作原理,对系统的硬件部分进行设计,并加工出实物模型;4.根据PCB表面缺陷自动检测系统的工作原理,对系统的软件部分进行了设计,使用VC++6.0进行编程,对采集图像进行分析处理与缺陷识别;5.针对PCB裸板各类缺陷的特点,使用了不同的缺陷识别方法。实验结果表明,本文设计的基于机器视觉的PCB表面缺陷自动检测系统可快速准确的检测出PCB是否合格,且成本较低满足中小企业需求。