摘要
印刷电路板（PCB）作为电子产品的核心部件，其质量直接影响着电子产品的性能和可靠性。
随着电子产品向着高密度、高精度、多功能化的方向发展，PCB的制造工艺也日益复杂，对缺陷检测技术提出了更高的要求。
传统的PCB缺陷检测主要依靠人工目视检查，存在效率低、误检率高、易受主观因素影响等问题。
机器视觉检测技术凭借其非接触、高精度、高效率等优点，逐渐成为PCB缺陷检测的重要手段。
其中，基于多焦距图像融合技术的PCB图像采集平台，能够有效解决PCB表面高反光、景深受限等问题，获取清晰、完整的PCB图像信息，为后续的缺陷检测和识别提供可靠的数据基础。
本文首先介绍了PCB缺陷检测的研究背景和意义，以及多焦距图像融合技术和深度学习技术的国内外研究现状；然后详细阐述了基于多焦距的PCB图像采集平台的硬件组成、软件设计和系统标定方法；接着，针对PCB图像的特点，研究了多焦距图像融合算法、PCB图像特征提取算法和基于深度学习的PCB元器件识别算法；最后，将搭建的PCB图像采集平台应用于实际的PCB缺陷检测中，验证了平台的有效性和实用性。
关键词：PCB缺陷检测；机器视觉；多焦距图像融合；深度学习；图像采集平台
随着电子技术的快速发展，印刷电路板（PrintedCircuitBoard，PCB）作为电子元器件的载体和电气连接的枢纽，其应用领域不断拓展，对电子产品的性能和可靠性起着至关重要的作用。
PCB制造工艺复杂，涉及众多工序和材料，任何环节出现问题都可能导致缺陷的产生，例如：短路、断路、元器件错位、焊锡缺陷等。
这些缺陷的存在会直接影响电子产品的正常功能，甚至引发安全事故。
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