PCB微钻是PCB制程中的重要消耗品之一,其刃磨检测主要依赖人工。由于微钻尺寸微小、刃面空间结构特殊、检测精度要求高、品种和尺寸规格繁多、尺寸跨度大等特点,加上人工刃磨检测质量低、效率低,已经不能满足生产检测的要求,因此PCB全自动刃磨及检测系统的研发对于解决实际生产的迫切需求具有重要意义。论文围绕PCB微钻全自动刃磨及检测的具体需求,重点探讨了微钻的刃面结构,微钻匹配算法以及微钻径向检测方法。论文首先探讨了PCB微钻的刃面结构三维建模方法。采用Solidworks对微型钻头进行立体三维建模,并且通过对微钻的刃面结构和人工刃磨定位方法的分析,确定了微钻刃磨的合适刃磨点的位置。同时对微钻刃磨检测系统的机械部分、运动控制部分和视觉检测子系统进行了方案设计。图像预处理是图像处理的重要组成部分,本文对微钻图像进行了图像的滤波处理,自适应阈值二值化处理以及基于Freeman轮廓跟踪算法。有效的去除了干扰信息,使得图像中的重要信息得以保留。研究了微钻图像的特征点的特性,分析比较了Moravec角点算子、SUSAN角点算子和Harris角点算子对微钻角点检测的优缺点,在分析Harris角点检测算子检测原理的基础上,提出了改进的自适应Harris微钻特征点提取算法。通过实验验证,该方法对微钻特征点的提取具有较高的精度。通过对基于Gaussian函数的亚像素定位方法的研究,提出了针对微钻径向亚像素定位的方法,实验结果表明,该方法的定位精度较高,比像素级的定位精度提高了2倍以上,达到了系统的要求。最后,根据PCB微钻全自动刃磨及检测系统的需求,对系统的软件结构框架进行设计,并在Visual C++平台下对系统的软件代码进行编写。系统的实验结果表明,相关方法及实施技术有效可行,对于提高PCB微钻刃磨检测效率及质量具有重要的应用价值。