伴随着PCB产业的高速发展,PCB的质量检测受到越来越多的PCB产商的重视。相比传统的人工检测手段,PCB外观检测系统能够更加高效、更加准确的完成PCB板检测,判断其是否合格。PCB外观检测系统的检测原理是通过比较待检测PCB板图像和PCB标准检测模板,找出二者之间的差异,判断差异是否为缺陷。因此,标准检测模板的精度直接关系到缺陷检测效果的优劣,是系统后续图像处理工作的前提条件。标准检测信息库的建立包含了图像预处理、光学定位孔圆心定位、标准检测模板创建等内容,有必要对其进行深入的研究。在图像预处理环节中,对比分析了均值和中值两种图像滤波方法,对比分析了灰度图像和彩色图像边缘检测方法。考虑到噪声影响和光学圆心定位孔圆弧可能受损的情况,选用了改进的随机Hough变换算法进行圆心定位,实验结果表明该算法能够精确的实现圆心定位。标准检测模板创建是建立标准检测信息库的核心内容,本文研究了基于标准图像的贝叶斯决策理论的建标和基于Gerber文件解析的建标两种建标方法。在基于标准图像的贝叶斯决策理论的建标中,比较了RGB、 HSV、 CIELab三种彩色空间的优缺点,选用在CIELab彩色空间进行贝叶斯颜色分类。介绍基于Gerber文件解析的建标方法,阐述了Gerber文件的解析流程。对两种方法的实验结果进行了对比,分析了各自的局限性。最后介绍了PCB上几种常见缺陷以及其区分方法。本论文的研究内容依托于2009年粤港关键领域重点突破项目“智能型PCB最终外观检查机”,为本实验室与广东正业科技合作研发。据我们所知,在CIELab彩色空间下的贝叶斯决策理论建标方法尚未在国内其他同类产品中见过报道。