印刷线路板(PCB)是各种电子元器件的载体,随着电子设备发展而向高密度、高集成、轻薄化、易穿戴的方向演进,使得PCB表观缺陷检测的自动化成为业界重要研究领域。本文以自动光学检测(AOI)为基础,以PCB板表观缺陷检测及其速度和准确率提高为目标,提出了一种基于微观图像的PCB板表观检测算法,可精准快速地检测出高密度PCB板的表观缺陷。本文研发的检测算法首先改进了光源模块,使得采集图像光照强度更均匀。其次提出了针对性降噪的图像预处理方案,综合应用高斯滤波、中值滤波和小波滤波来消除各种噪声干扰,突出图像的边缘特征。其三基于SIFT算法和Harris角点,提出了一种快速实现微观图像的图像拼接算法及其结合实际需求的优化,实时性更好。其四通过PCB板存在表观缺陷的分类,结合形态学而提出了缺陷检测算法,能精准检测并识别出不同表观缺陷。从而,在实现微观局部的图像拼接成完整高密度PCB板图像基础上,解决了高密度、高集成PCB板检测难、效率低的行业难题,适应PCB实际生产应用需求,为PCB发展奠定了良好基础,对PCB产业新应用具有良好的理论指导和工程应用价值。