在电子工业中，印刷电路板(pcb)是各种电子产品的主要部件。的焊接质量PCB上元器件的质量直接影响产品的性能。因此，质量检验和PCB板测试是PCB应用制造商的质量控制。不可或缺的环节。目前，大多数的PCB焊接质量检验工作采用人工目测。人为因素的影响容易导致漏检和误检。
因此，PCB行业迫切需要在线自动视觉检测，而国外产品过于昂贵。在这种情况下，国家开始发展。检测系统。本论文主要研究PCB板焊接缺陷的识别:色环电阻的识别，色环电阻的识别电子元件漏焊和电容极性识别。
本文的处理方法是将参考比较法和非参考比较法相结合，对从数码相机中获取的PCB板图像，采用图像定位、图像预处理和图像识别、特征提取等方法实现自动检测功能。通过实验多氯联苯针对PCB的图像特性，采用改进的定位方法获得准确的图像定位。
归一化部分是分割的重要部分。这是棋盘和标准棋盘。执行精确匹配的第一步。在图像预处理部分，采用新的几何校正方法对图像进行校正，获得准确的PCB图像和准确的各部件像素坐标，并对图像进行二值化、中值滤波、边缘检测等方法获得最佳识别。效果图像，在接下来的图像识别中，预处理后从图像中提取特征，并对不同的焊接缺陷采用不同的识别方法。
采用统计方法提取相对标准颜色能量，对色环电阻进行准确识别，解决了从颜色分割到饱和填充的色环电阻识别问题。针对极性电容的几何特性，将几何识别方法应用于元件漏焊应用中。概率识别方法取得了良好的识别效果。因此，该方法对我国PCB缺陷检测的自动识别具有很好的参考价值。
