论文针对电路板(PCB)焊接质量的自动检测需求,开展PCB焊接质量图像异常检测技术研究,主要解决无模板条件下PCB焊接质量的自动检测问题。论文的主要研究内容和成果如下:(1)为了解决无模板条件下焊接质量的自动检测问题,提出了PCB焊接质量的图像异常检测方法。通过对图像特征统计特性的分析,将不服从总体分布的图像判定为异常图像,进而实现对焊接异常的几何定位。(2)完成了PCB焊接质量图像检测系统设计。完成了光源、相机、镜头、图像采集卡和拍摄支架等关键硬件模块的选型,搭建了硬件系统;根据系统特点和检测要求对软件系统进行了需求分析,完成了软件各模块的方案设计。(3)完成了基于轮廓的PCB图像配准算法设计,利用轮廓重心和最小惯性主轴方向准确计算图像间的旋转和平移差异,保证了配准精度;完成了基于量化颜色空间的器件分割算法设计,利用器件颜色与PCB颜色的差异,实现了器件图像的准确分割。(4)提出了一种基于特征融合的分级异常检测算法。基于感知哈希算法将器件图像分为正常图像和疑似异常图像,排除异常图像对建模的影响;利用正常图像,基于核密度估计建立颜色和梯度特征融合的统计模型,提高建模准确性;基于统计模型对疑似异常图像进行进一步检测。实验结果表明,提出的算法有较低的虚警率和漏检率。