本文研究的内容是基于机器视觉技术实现焊接线路板表面贴装芯片缺陷的自动光学检测，电路板缺陷检测包括两部分：焊点缺陷检测和元器件检测。本文主要致力于解决表面贴装芯片引脚检测和利用人工神经网络实现芯片标志字符的检验问题。　　 论文首先对焊接线路板光学自动检测系统的构成和工作原理进行论述。从光学自动检测系统和机器视觉研究和发展的现状分析开始，给出了光学自动检测系统的原理以及系统总体构成，阐述了硬件构成和系统工作模式。在芯片引脚检验方面，论文详细介绍了表面贴装芯片引脚检测项目的实现方法，即表面贴装芯片引脚的数目、尺寸、间距和高度差的智能化检测。另外，表面贴装芯片标称值的识别也是其检测的重要部分，本文利用构造BP神经网络对芯片标称值进行识别，先对标称值字符进行特征提取，获得采样数据，再对样本数据进行学习和训练，形成良好的网络，然后用与已训练数字有所区别的数字进行检测，表明该方法在实际应用中具有可行性。