在现代电子设备和电子产品中,印刷电路板(Printed Circuit Board, PCB)占有重要的地位,它是集成、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。随着技术的不断发展和工业的持续进步,电子产品趋于更轻、更薄、更短、更小,也使得PCB制造技术朝更高密度发展。目前PCB质量检验工作大部分由人工目测完成,人为因素的影响易发生漏检和误检。因此,在高度自动化的生产现场如何检测高密度PCB一直是研究人员的难题。研制一种高效、稳定、精确、自动化的PCB检测系统就成为一项具有现实意义的紧迫任务。本论文首先介绍了PCB缺陷检测技术现状及发展。然后简要说明了PCB检测系统的构成;对系统中各种设备的性质、特点做了分析。对如何结合计算机视觉技术、精密机械技术、自动控制技术和图像处理技术来进行检测系统的构建的问题展开了研究。还以PCB为检测对象,阐述了数字图像处理的基本原理和方法及本课题涉及到的一些数学工具。论文重点对待测板图像的去噪、二值化,及其对缺陷进行识别进行了阐述。提出了一种模糊开关自适应中值滤波的方法来去除脉冲噪声。该方法首先利用模糊规则来判定像素点是否有可能是受到脉冲噪声污染,然后仅对有可能受到脉冲噪声污染的像素点进行处理,处理时使用的是一种新的自适应的中值滤波。这种方法避免了传统中值滤波在滤除噪声的同时造成图像模糊的缺点,去噪效果大大好于传统的中值滤波。在对待测板图像进行二值化处理时,提出了一种具有针对性方法,该方法先利用小波变换去除直方图的噪声,然后利用标准图像的先验知识来进行阈值分割。论文还提出了一种行之有效的去除直接比对图像中的伪缺陷和对不同缺陷类型进行识别和分类的方法。通过计算机仿真实验,得到的数据证明:采用本论文提出的PCB缺陷检测算法对PCB进行高精度的质量检测,能够实现实时性、准确性的需要。