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印制电路板(PCB)是为当今电子产品提供电气连接的关键互连组件,为了提高电子产品的稳定性,就需要品质优良的印制电路板。所以,在印制电路板生产过程中,缺陷检测是不可或缺的环节。而传统的人工的检查在大量的生产中会因为误判率高、速度慢、漏检率高等缺陷导致生产停滞,因此,由于自动光学检测技术[1]在速度、精度与费用等方面更有优势,所以其可以替代人工检查。本课题主要探讨自动光学检测技术[1]在印制电路板制造中的应用。基于图像处理技术和机器视觉理论,本文主要研究了系统各环节算法,使用Matlab编译环境对获取的图像进行分析比对。本课题首先研究对印制电路板内层板首个工序,基板曝光中全自动曝光机对胶片同基板的靶标,计算其类同心圆圆心的位置关系。然后运用自动光学检测机(AOI)拍摄图片,由于拍摄的图片为连续并具有部分重复特征的图片,需要运用图片拼接技术对其进行拼接。最后对内层板工序中的断路、针孔等问题进行提取和鉴别,从而达到较好的质量检测和控制效果。本课题工作主要可以概括为以下3个方面：(1)对内层板制造中全自动曝光机靶点定位图片进行圆心检测,通过图像灰度化,图像二值化,检测图像中的边缘点,运用霍夫变换精确检测两圆圆心坐标,计算出内层板孔圆心同胶片定位靶点圆心之间的距离。(2)对内存板自动光学检测机(AOI)行扫描后CCD拍照的照片进行拼接,研究了SIFT算子的特征,其对形状类似的物体也能产生大量的特征向量。实验发现在降低匹配精度的情况下,不但能很好的找到相同的特征点,而且还大大提高了工作效率。利用匹配到的特征点,基于最小二乘法对图片进行拼接。(3)对于PCB缺陷检测,本位主要运用相关参考法。首先采集标准PCB图像并灰度化,然后再进行图像预处理；接着同样采集并灰度化待测PCB,最后对处理后的二图做相减操作,保留标准图与待测图的对比图,经过形态学处理后,分析缺陷特征并记录。