机器视觉技术在工业检测中的应用是近年来的研究热点之一。机器视觉技术可以大幅降低检测成本，提高生产速度和效率，因而在工业检测和控制领域得到了广泛的应用。本文以机器视觉技术和虚拟仪器技术为基础，利用图像采集、处理、分析、显示技术，完成了印刷电路板组件视觉检测系统的设计，包括系统的硬件配置、软件设计等。主要的研究工作包括以下内容:　　(1)　以SOP（Small　Outline　Package）封装焊点图像为例，探讨了焊点短路的自动识别方法：采用边缘检测算法，对电路板进行坐标系统建立及校正；选用最大类间方差阈值分割算法，很好地实现了焊点图像和背景区域的分割；通过运用二值形态学方法，有效地去除了图像瑕疵，得到了理想的焊点图像；并选择面积为特征量，对焊点短路进行自动识别，得到理想的识别结果。(2)　研究了电路板组件丢失和极性反装等缺陷进行识别检测的方法。首先采用反锐化掩蔽方法使图像得到增强，再用高斯低通滤波器对图像的进行平滑处理，从而减少高频噪声，最后采用模板匹配算法，完成对预处理后的图像进行识别检测。(3)　以LabVIEW为平台，开发出系统的操作、管理、图像显示的人机交互界面。该机器视觉检测系统提高了生产的自动化程度，适用于大批量的生产过程，效率高，功能、性能及可靠性指标完全符合设计要求，解决了人工检测产品质量效率低、精确度不高以及传统的机器视觉系统价格昂贵、功能完全由厂家定义而用户无法改变的缺点。选择LabVIEW开发平台及功能强大的图像处理软件IMAQ　Vision，缩短了系统的开发时间，使系统具有很高的灵活性和可重用性，应用前景十分广阔。