针对生产线上的SMT（表面贴装技术）焊点图像的特点，研究基于图像处理的焊点缺陷识别算法，采用中值滤波、迭代阈值法、Sobel算子等一系列的图像预处理方法，有效抑制了噪声干扰，提高了图像的对比度，提取出较好的图像特征。采用径向基函数（RBF）神经网络对四种焊点缺陷进行识别。仿真结果表明，RBF神经网络很好地克服BP神经网络训练过程收敛依赖于初值和可能出现局部收敛的缺陷，具有较快的运算速度和较好的检测结果，基于图像处理的焊点识别方法是有效的。