现代电子设备中PCB（印刷电路板）发挥着越来越重要的作用，是集成、安装各种电子元器件的载体，在各个领域得到了广泛的应用，所以提高PCB的质量成为电子产品制造厂商非常关注的问题。但是当前PCB 检测主要由人工目测完成，其实时性以及可操作性差，因此本文设计了一种基于计算机视觉的数字图像处理的检测方法，可以实现对PCB的无损检测。 本论文根据视觉检测理论，运用图像处理技术，建立了PCB 缺陷自动检测系统方案，设计了检测软件结构。该检测软件包含图像采集、预处理、图像配准、图像识别几大模块。 1. 在预处理模块中，为了增强图像特征，先运用灰度变换来增强图像对比度。同时由于存在噪声等因素，结合PCB 板的特点通过比较几种滤波方法的效果，选取效果最佳的去噪方法—中值滤波，最后将滤波后的图像进行形态学处理以获取高质量的PCB 图像。 2. 在图像配准模块中，针对PCB 板独有的特点—目标的轮廓清晰度不高、特征不明显等特点，采用了基于区域的匹配方法，即模版匹配法，为此运用最大互相关算法进行模版匹配。最大相关算法以参考图像作为模板在待匹配图像上进行遍历，找到互相关最大的位置，即为参考图像中与待匹配图像相对应的位置。然后在空间上实现两幅图像重叠，并对重叠部分进行异或处理，得到缺陷特征。 3. 在识别模块中分析了电路板的短路、断路、凸起、凹陷等几种主要缺陷，并对这几种缺陷的二值图像特征如欧拉数、二值图像面积进行分析比较，最后通过参考法设计相应算法，识别以上几种主要缺陷，并提示缺陷信息，以方便操作人员进行处理。试验结果表明，本文所采用的方法，识别率高、实时性以及可操作性强，能够较好的达到快速有效的检测目的。