在基于机器视觉的印刷电路板缺陷检测系统中，采用摄像机对pcb进行拍照，将样本板和被测板的图像进行比较，从而发现pcb中的缺陷。本文采用参考对比法进行pcb缺陷检测。由于样本图像与待测图像间有偏移，在缺陷检测之前，必须将样板图像与被测pcb图像进行对准，只有对准后，才能搜索待检pcb与样本pcb的差别之处，进而发现缺陷问题。常规的pcb图像对准方法一般为定位点检测法，即在pcb的边角部位设置圆形定位标记，然后利用hough变化法进行圆形定位标记的检测。这种算法简单，易于操作，但需要设置定位点，难以达到pcb生产厂家无损检测的要求。另一种方法是由besl和mckay提出的一种优化算法为迭代*近点（icp）算法，通过不断重复运动变换，确定*近点，来求运动变换的过程并逐步改进。这种算法的优点是可对含噪声的图像进行精确对准，但是这类算法的计算量太大，并且有可能陷入局部极值点。本文在分析印刷电路板图像偏移特征之后，提出一种图像边缘强度对准模型，利用该模型评价样本pcb图像与待测pcb图像间的对准程度，从而准确地计算出它们之间的平移和旋转参数。由于选取的图像对准模型具有全局性和均衡性，因此，算法的时间复杂度低、实时性好、对准精度高。