PCB（PrintedCircuitBoard，印刷电路板）是电子设备的重要组成部件。现阶段，随着MEMS（Micro_Electro_MechanicalSystems，微机电系统）技术的飞速发展，电子设备逐步微型化，使得PCB的需求朝高密度板的方向发展。所以，需要更高效、更精密的PCB检测手段。AOI（AutomaticOpticInspection，自动光学检测）是一种新型高效的在线检测技术，PCBAOI就是运用AOI技术，对PCB产品的质量进行高精度、高效率的检测，以满足生产过程中的准确实时要求。PCBAOI是一类新型的检测技术。以机器视觉为基础，综合多门学科，包括图像处理、模式识别、人工智能等。PCBAOI系统可大体分为软件及硬件两大部分。进行软件编程时，图像处理是必不可少的环节之一。图像处理有多种算法，核心算法之一是图像配准，算法的精度及时间复杂度对系统的准确性与实时性有决定性的影响。本课题选用PCB导电区边缘点为配准特征，提出一种基于全局与局部配准和最小二乘法非线性拟合方法，相应地定义了边缘梯度矢量为配准相似性测度函数，先对整幅图像全局配准，消除全局的平移偏差，再通过分块局部配准校正非线性几何畸变与旋转偏差，最后以最小二乘法全局边缘拟合来解决块间的边缘断裂及错位，完成配准。采用ViusalC++6.0编程对这一方法予以实现，并嵌入AOI软件系统中进行实验检测。结果表明算法对由于摄像镜头的非线性、PCB板翘变、摄像机的安装误差等因素引起的非线性畸变，均能实现精确配准。在双核CPU的PC机上，完成一幅面为500万像素的PCB图像配准耗费的时间平均为25ms，配准精度达到4m，较好地满足了工业中生产过程中对PCB板配准的实时性和高精度要求。