芯片是集成电路的载体,通过表面贴装技术能使其成为具有实用价值的微电子元器件,在民用和军工领域有着非常广泛的应用。随着芯片贴装性能指标的不断提高,对表面贴装技术进行了深入的研究工作,分析了现有表面贴装技术的优缺点,提出了基于机器视觉的芯片表面贴装在线识别与定位方案,并论证了方案的可行性。文中基于机器视觉系统的构成原理,对芯片表面贴装在线视觉识别与定位的实验系统进行了研究,在此研究过程中介绍了工业相机的原理与标定方法以及光源的类型与光照方式。其中视觉系统的核心技术是图像处理算法,通过选取不同类型的典型芯片,设计出合理的视觉识别与定位算法,基于仿真实验对算法的可行性进行研究分析。在此过程中对图像的滤波去噪、阈值分割、特征提取与匹配等算法做了深入研究,来对典型芯片的类型、数目、引脚间距以及高度等参数进行智能化识别与定位。主要研究内容如下:(1)研究分析了机器视觉技术的基础理论,在理论基础上通过选用合适相机与光源,搭建起了视觉识别与定位的实验平台,同时采用张氏标定法对实验相机进行了相机标定。视觉系统在采集图像时,根据不同芯片特点选择不同的光照方式,在合适的光照环境下对本文研究的几种芯片进行了采样拍照。(2)研究了已有芯片贴装在线识别与定位的方法,分析了目前芯片表面贴装的生产需求,指出了当前芯片识别与定位技术的优缺点,提出了基于机器视觉的芯片表面贴装在线识别与定位方案,并论证了该方案的优点与可行性,方案中关键性的核心技术是图像处理技术,因此针对各种图像处理算法展开了深入研究。(3)针对芯片表面贴装技术在线视觉识别与定位的研究,选用SIM芯片、QFP芯片和BGA芯片进行仿真实验分析。为了消除芯片图像中存在的干扰点,利用目标区域的面积滤波算法对其进行剔除;为了识别出不同类型的芯片,基于芯片的外观特征,分析对比了不变矩、矩形度以及模板匹配等多种不同的识别算法。实验结果表明矩形度算法更容易在芯片图像中识别出近似矩形的目标区域,而模板匹配算法和不变矩算法也可以识别出不同芯片图像中的目标区域,但复杂度相对较高且时间耗费相对较多。(4)针对矩形芯片进行精确定位的研究。为了得到高精度的位置坐标和偏转角度,提取出矩形芯片的边缘点后,再利用中心点坐标与边缘点的距离来确定其四个顶点,最后通过四顶点分别对边缘点进行直线拟合,得到芯片的矩形轮廓,进而提取出芯片的位姿。综上所述,通过实验表明本文所提出的芯片视觉识别与定位算法是可行的,该算法具有较好的精确度、稳定性以及较快的速度,可实现对芯片表面贴装在线识别与定位的需求,完成芯片识别与定位的任务。