电路印刷板PCB板作为现代电子设备的重要组成部分,其质量直接影响到产品的性能。对电路板进行在线检测和及时差错纠正,可以避免废品、改善质量、降低损耗。近年来随着PCB生产复杂度和产量的提高,人工目检等传统PCB缺陷检测方式因接触受限、高成本、低效率等因素,已逐渐不能满足检测需要。而检测方法中基于图像处理的自动光学检测已展现其优势。面对国外昂贵的检测设备和国内旺盛的电路板生产需求,研究快速实用的PCB自动光学检测技术具有重要的学术意义和经济价值。本文介绍了基于北京合众达公司的VPM642DSP实验平台进行图像采集的硬件电路,并在其基础上结合本文研究的具体要求,对其进行了一定的改进,以及图像采集程序在DSP专用编译器CCS上进行了编写。详细阐述了PCB光板和组件缺陷检测的系统的研究与开发。在PCB光板缺陷检测中,通过对图像处理的各种方法的实验分析比较,确定了最适合PCB图像的滤波算法,阈值获取算法,连通数求取等图像预处理、处理算法。根据PCB光板的特征,采用图像减影法区分了合格PCB光板和不合格PCB光板;通过PCB标准板与缺陷板比较以及PCB光板图像的特征分析,在众多特征中提取了可靠的PCB光板的三个特征进行PCB缺陷的识别:区域数,欧拉数,区域面积。在PCB组件检测中,利用了图像匹配的技术,根据组件的定位,通过该组件相应模板对组件进行图像匹配,传统的图像匹配是一个庞大的运算过程,结合遗传算法对其进行了优化,缩短了识别时间。本文运用VB和MATLAB混合编程实现了图像处理分析的人机界面和图像处理识别算法,缩短了程序开发的时间并提供了友好的界面。