随着电子技术的快速发展,智能手机印刷电路板（Printed Circuit Board,PCB）趋于高密度、高精度化。应用视觉检测和识别技术判断PCB焊接前是否存在孔洞、鼠齿、开路、短路、毛刺和露铜缺陷及其位置并识别PCB焊接后存在的焊接偏差、多锡、少锡、连锡缺陷及其缺陷等级保证了智能手机的质量;本文针对手机生产过程中PCB裸板缺陷、PCB锡膏焊焊接偏差、多锡、少锡、连锡等主要缺陷的高准确率检测及识别任务,从PCB裸板缺陷视觉检测、锡膏焊焊接区域视觉检测、锡膏焊缺陷区域分割、锡膏焊缺陷识别四个方面展开研究。主要研究内容包括:（1）基于Faster RCNN＿FPN的PCB裸板缺陷视觉检测方法的研究。采用Big GAN网络对PCB裸板公开数据集进行数据集增强,利用Faster RCNN与FPN相结合形成的Faster RCNN＿FPN模型实现对PCB裸板数据集的缺陷位置检测及类型的识别,并通过实验验证了检测的准确性。（2）基于模板匹配和形态学的锡膏焊接区域视觉检测研究。首先通过设置灰度阈值将PCB图像二值化处理以得到全部感兴趣的区域,然后基于快速模板匹配方法对焊锡区域进行粗匹配,最后利用基于数学形态学的检测方法检测出每个焊接区域。实验结果表明该方法实现了PCB锡膏焊接区域的准确检测。（3）锡膏焊缺陷区域分割研究。针对SLIC（Simple Linear Iterative Clustering）分割算法初始聚类中心不准确的缺陷,引入均值漂移算法选取初始聚类中心,从而提出一种基于均值漂移的SLIC超像素分割算法以实现锡膏焊接偏差缺陷分割。针对水平集分割算法分割精度不够高的缺陷,提出一种基于缺陷区域多特征融合能量项的水平集分割算法以实现对存在锡膏焊接偏差缺陷的元器件的细分割。针对最大熵阈值分割方法难以准确选取阈值的缺陷,采用改进的樽海鞘群优化算法优化阈值的选取,从而提出一种改进樽海鞘优化最大熵多阈值分割算法以实现锡膏焊多锡、少锡、连锡缺陷区域分割。对比实验表明,所提算法均能够的精准的分割出锡膏焊接缺陷区域。（4）锡膏焊缺陷识别技术研究。在实现对锡膏焊接区域精准分割的基础上,采用基于面积规则的计算方法实现锡膏焊多锡、少锡、连锡缺陷的识别,采用基于相对位置判断的计算方法实现锡膏焊接偏差缺陷及缺陷等级的识别。实验结果表明,本文方法对PCB缺陷识别准确率达到了99.40%、锡膏焊接缺陷类型识别准确率达到了99.01%,锡膏焊接缺陷等级的识别准确率达97.03%以上。