印刷电路板(PCB)是集成各种电子元器件的信息载体，在电子领域中有着广泛的应用。随着技术的不断发展和工艺水平的不断提高，电子产品趋于更轻、更薄、更小，PCB 朝着层数更多、密度更高的方向发展，这使得PCB 的质量检验成为一件非常困难的工作。传统的人工检测方法容易漏检、检测速度慢、检测时间长，已经不能满足生产的需要，如何更有效的实现PCB 的自动缺陷检测，成为半导体工业领域一个热门问题。 本项目将机器视觉及机器智能技术应用到PCB 光板的缺陷检测中，实现PCB 光板的自动缺陷检测。在研究机器视觉技术的基础上，针对PCB 光板上的几种常见缺陷类型，制定了PCB 光板缺陷检测系统总体方案，分析了视觉检测系统工作原理，为PCB 光板视觉检测系统搭建了硬件平台（包括照明系统、图像采集系统、以及控制台系统）；重点针对采集的PCB 光板图像中的各类缺陷（溢墨、防焊对偏、沾文字漆、防焊脱落、油墨漏印、刮伤等），开展了针对缺陷检测算法的深入细致的研究，针对各种不同的缺陷设计完成了具有针对性的算法模型，并完成了软件编程，进行了大量的仿真实验研究，该软件系统包括图像预处理、分割、缺陷描述、数学形态学分析、缺陷识别等多种功能；最后设计完成了操作界面。本软件系统可以很方便地实现对PCB 光板的缺陷检测与识别。