随着电子制造业发展越来越快,相关产品的复杂度和集成度也在不断提高。表面贴装技术（Surface Mounted Technology,SMT）被视作组装电路板上电子元器件的一种普遍的工艺。锡膏印刷作为SMT的首步操作,其印刷质量影响后续的工艺流程。SMT钢网是将精确数量的锡膏沉积在电路板的对应位置上。故钢网网孔的正确性对锡膏的印刷具有直接影响。目前钢网检测的方法主要是人工视检,而钢网上网孔的面积和间距越来越小,加大了人工视检的难度,导致检测的准确度、稳定性、速度等性能指标无法满足工业的要求。基于机器视觉的缺陷检测方法,将软硬件结合起来,可以有效地处理钢网缺陷检测问题。本文以制造商提供的钢网作为主要的研究对象,首先总结了国内外在钢网缺陷检测技术的研究现状,结合检测方案的需求,选择了适用于本系统的相机、光源、运动装置等硬件设备,并针对钢网中存在的孔过大、孔过小、毛刺、孔位偏移、多孔、少孔六种缺陷设计了检测方法。其次,为方便后续缺陷检测的研究,需要对图像进行预处理的操作。先通过双边滤波和中值滤波叠加的方法对采集到的钢网图像中存在的噪声进行滤除,再将过滤后的图像以基于特征的拼接方法进行钢网图像的直接拼接,并且经过实验,对各匹配算法的质量指标进行统计,选择基于SURF的匹配算法作为拼接时使用的匹配算法,最后通过加权平均法的图像融合技术实现重叠率为29.26%的钢网图像的平滑拼接。再次,使用载入特征的SURF配准方法进行标准图与样本图的配准,通过OTSU阈值分割方法得到二值图。针对钢网的非毛刺缺陷的检测,本文设计了两种检测方法,分别为基于连通域的缺陷检测方法和基于差影法的缺陷检测方法。基于连通域的缺陷检测方法先将标准二值图和样本二值图通过连通域定位网孔,再根据缺陷判定规则进行缺陷的检测与分类。基于差影法的缺陷检测方法,将标准二值图和样本二值图进行异或操作,得到两幅图的差异部分,再经形态学处理去除干扰,完成缺陷的定位,最后根据分类标准实现缺陷的分类。在分类标准中,采用基于Hu不变矩的轮廓比较法和外扩的外接矩形扫描法实现缺陷的分类。对比两种缺陷检测方法,根据实验效果,选择基于差影法的缺陷检测方法作为非毛刺缺陷的检测方法。该方法对于非毛刺缺陷的漏检率和误检率均小于3%,且300mm×400mm的钢网平均检测时间控制在30s内,满足方案要求。最后,由于基于参考法的检测方法对毛刺缺陷的检测不够精准,易造成漏检,所以针对毛刺缺陷进行基于非参考的检测。本文先使用基于IFCM的分割算法进行网孔的分割处理,再由形态学操作和异或处理得到网孔的外边界,采用改进的Zhang-Suen算法完成网孔图像的细化,最后通过基于方向链码的骨刺去除算法来检测毛刺缺陷。毛刺缺陷的平均检测时间为13.16s,与基于差影法的缺陷检测方法所使用的时间累加起来,符合方案设计要求,满足工业需求。