开发板作为现代电子产品的核心部分,已经广泛应用于各个领域,开发板在生产过程中的部件缺失,芯片焊接缺陷等表面缺陷将会直接影响其正常功能。传统的开发板检测手段依赖于人工,不仅检测速度慢,劳动强度大,而且会因为主观因素和视觉疲劳带来较大的检测误差,很难满足现代生产线中的检测要求,而将机器视觉技术应用于开发板表面缺陷检测可以有效解决这一问题,具有识别精度高、效率快、不与被检测物体接触等优势。首先,本文针对开发板的基本特点,结合机器视觉检测相关技术设计了开发板缺陷检测系统的总体方案,详细设计了系统主要的硬件结构,研究了各个硬件部分的参数性能和选择依据,分析了软件设计流程。其次,为获得较好的图像质量,除了硬件设施的完善外,本文从理论上研究了相机的针孔成像模型,分析了图像产生畸变的原因,并成功实现了图像的畸变校正。此外还研究了图像预处理方法,并最终设计出适合于本系统的灰度化、图像增强、去噪、数学形态学变换等一系列预处理操作。最后,对缺陷检测算法进行了研究,针对开发板特性提出一种将基于灰度的模板匹配和基于边缘的几何匹配相结合的图像匹配模式,此方法应用于开发板部件缺失检测中达到了良好的效果。在对开发板芯片焊接缺陷检测中,采用阈值分割方法提取焊接点区域,并通过分析他们的特征参数来判断出焊接缺陷的存在,为进一步完善机器视觉检测系统,本文扩展了系统的数据库接口,为检测结果的系统化管理提供了便利。通过实验表明,本系统的硬件构成与软件设计能够成功识别出开发板的常见缺陷,是一种高效率、高精度的检测方法,具有一定的可行性和实用性。