印刷电路板（PCB）作为电子设备的基础组成部分，其质量对电子产品的整体性能有着至关重要的作用。当前PCB的质量检测主要依赖人工目测，这种方法虽然直观且易于理解，但其弊端也非常明显，如检测结果受人为因素影响较大、劳动强度高、工作效率低等问题。特别是对于大规模生产线上产出的PCB，人工目测既不经济又不可行。因此，为了克服人工检测的不利因素，提升生产效率并降低生产成本，PCB故障的检测和诊断技术变得尤为重要。
在PCB瑕疵图像检测技术的研究中，目前常用的方法主要分为参考比较法、非参考比较法和混合法。参考比较法将被检测的图像与一个预先设定的参考图像进行逐点或逐特征的比较；非参考比较法则是根据预先定义好的PCB设计规则来判断待检测图像是否存在瑕疵；而混合法是上述两种方法的综合应用。
数学形态学是一门基于集合代数的图像处理理论，它使用集合论的方法对几何结构进行定量描述。在机器视觉、图像处理和模式识别等领域有着广泛的应用，具有天然的并行性，并在实际应用中具有重要的价值。数学形态学在PCB瑕疵检测系统中的应用，能有效结合参考比较法，对PCB瑕疵图像进行识别，实验表明，该方法在运算量小、计算速度快的同时，还能扩大瑕疵检测的范围，具有较高的实用价值。
一个典型的PCB瑕疵检测系统的基本结构通常包括机械装置、照明系统、CCD摄像机、图像采集卡以及工业控制计算机系统应用软件等。系统工作流程是：在元器件安装完成的上一道工序后，机械步进传动系统将PCB运输到自动视觉检测工位，照明系统对PCB进行适当的照明，CCD摄像机捕捉PCB图像，并通过图像采集卡将图像数据传输至工业控制计算机。应用软件则基于数学形态学的理论，对图像进行处理和分析，从而实现PCB瑕疵的自动识别和检测。
随着自动化、智能化技术的发展，PCB瑕疵检测技术正逐渐从传统的手工检测过渡到利用高精度、高效率的自动检测系统。这些自动化检测系统不但能够大幅提高检测精度和速度，还能有效地减轻工人的劳动强度，降低整体生产成本，保证电子产品生产的质量和可靠性。
