现代电子产品中,印刷电路板质量直接决定了最终产品的性能,并且随着技术的进步和科技的发展,印刷电路板的复杂程度越来越大,人工目测等传统缺陷检测方式速度慢、效率低,不能适应大批量以及大规模检测的实际需求,所以,进行效率更高,更为科学完善的检测系统的建立就变得极为关键。本文设计了缺陷自动检测系统的框架结构,其中包括照明、图像采集、运动控制和图像处理软件,同时介绍了系统中的图像处理部分的处理流程。采用直方图修正法和灰度变换、自适应中值滤波及迭代法确定阈值对PCB图像预处理,增加图像的对比度。采用一种自适应中值滤波方法,改变窗口大小,在去除噪的同时,较好保护图像的边缘细节;应用迭代法选取合适的阈值将灰度图像变为二值图像,在减少图像数据量的同时,使图像的特征变得更加明显。改进的SIFT算法实现待测图像与参考图像定位配准。用经典SIFT算法对待测图像与参考图像定位配准,采用改进的SIFT算法,并根据SIFT算法的图像关键点,删除其他的冗余信息。将描述子由矩形特征变为圆形特征,提高了特征的筛选要求,实现了精准匹配,简化步骤,加快了运算速度。运用树状分层进行特征分类,检测出电路板的短路、断路、凸起、凹陷和空洞等区域。对于精确匹配后的PCB图像,采用形态学对二值图像进一步处理,利用待测缺陷图像的连通域个数、导线面积及缺陷外包络线的灰度差异特征信息,运用树状分层进行特征分类的方法,检测出电路板的缺陷。