近年来，随着电子工业的快速发展，贴片元件在高精度的电子设备中使用越加广泛。贴片元件中使用数量最大的要属贴片电阻、电容、电感等无源器件。打孔纸带作为贴片阻容元件的载体，其孔形质量直接决定着贴片元件的封装效果和表面贴装技术的效率。然而，生产打孔纸带过程中，传统孔形缺陷检测是由人工进行的，速度慢、错误率高及人力成本高。本文以打孔纸带为研究对象，系统的研究了打孔纸带的孔形定位、缺陷检测和缺陷识别原理，利用机器视觉的方法设计了打孔纸带孔形缺陷检测算法。经实验验证，实验数据检测成功率为96%，对各种典型的孔形缺陷识别率为90%以上，总处理时间为40ms，同时能对多种型号打孔纸带进行检测，有效的提高了生产效率和检测精确度。主要研究内容如下：（1）根据打孔纸带图像的特点，研究了图像处理技术，提出改进的中值滤波算法，更好的保存了纸带图像的孔形边缘。通过对纸带图像的滤波、二值化、边缘检测和形态学变换处理，得到了最接近真实纸带图像的特征，为孔形缺陷检测与分类的正确性提供了有效的保障。（2）打孔纸带的孔形定位与缺陷检测研究。根据打孔纸带孔形排列整齐的特点，对比与分析了大量的合格打孔纸带图像，并对纸带图像的孔形进行了孔形定位与区域划分，提出了基于8邻域双向模板匹配算法，进行打孔纸带的缺陷检测。该算法避免了不必要匹配运算，节省了大量的时间，提高了检测效率，同时双向匹配又保障了检测的高准确性。（3）打孔纸带孔形缺陷的分类研究。孔形缺陷的分类，使用了BP神经网络算法。利用打孔纸带缺陷孔形图像样本集，对分类器进行不断训练与分析，得出识别孔形图像最佳的权重值和隐层的神经元搭配。测试结果表明，BP神经网络算法能快速、高准确率的完成孔形缺陷的分类。（4）根据打孔纸带孔形检测的基本要求，对系统的总体设计方案进行了设计，详细介绍了系统的硬件系统与软件系统。硬件系统中，为了获取高质量的打孔纸带图像，同时结合孔形缺陷检测的精度要求，选出了最适合本实验检测的光源、摄像机和镜头。软件系统中，结合多种软件，对打孔纸带孔形缺陷进行高效的检测。