在电子行业， 印刷电路板 (PCB)是各种电子产品的主要组成部分。 PCB上元器件的焊接质量直接影响产品的性能。 因此，PCB板的质量检验和检测是PCB应用厂商的质量控制。 不可或缺的环节。 目前，大部分PCB焊接质量检测工作都是通过人工目检来完成的。 人为因素的影响很容易被遗漏和误判。

因此，PCB行业迫切需要在线自动化视觉检测，国外产品价格过高。 基于这种情况，国家开始发展这个。 检测系统。 本文主要研究PCB板焊接缺陷的识别：色环电阻的识别、元件漏焊的识别和电容极性的识别。

本文的处理方法是结合参考比较法和非参考比较法从数码相机获取PCB板图像，并采用图像定位、图像预处理和图像识别、特征提取的方法来实现自动检测功能。 通过多张PCB图像的实验，改进了PCB图像特征的定位方法，以获得准确的图像定位。

细分的标准化部分是重要的组成部分。 这是电路板和标准板。 执行精确匹配的第一步。 在图像预处理部分，采用新的几何校正方法对图像进行校正，以获得准确的PCB图像和各元件的精确像素坐标，并进行图像二值化、中值滤波、边缘检测等方法，以获得最佳识别效果。 在接下来对效果图像进行图像识别时，对经过预处理的图像进行特征提取，对不同的焊接缺陷采用不同的识别方法。

应用统计方法提取相对标准的色能，准确识别色环电阻，解决色环电阻从颜色分割到饱和填充的识别问题。 针对极性电容的几何特性，将几何识别方法应用到元件漏焊的应用中。 概率识别方法取得了较好的识别效果。 因此，该方法对我国PCB缺陷检测的自动识别具有较好的参考价值。