为实现焊接生产的机械化和自动化，计算机视觉以其信息量大、精度高、通用性好、检测范围大等特点，正在被广泛的应用到焊接领域。同时，随着硬盘制造业的高速发展，小体积、大容量、结构复杂的硬盘对加工工艺提出很高的要求。本文主要研究SBB(solder ball bonding)机器中硬盘磁头焊接时的定位和检测。 现在的SPB-G、Reflow机器有时会出现抓不到图，或者找到图却得不到正确的pad位置而产生各类坏品，这样严重影响整个生产的效率。因此我们需要从硬件和软件方面一起来改进。 首先，光源对图象质量的影响直接决定着所抓取图像的质量，进而影响图象处理的速度和精度。本文针对不同类型的背景光对图象质量的影响做了一定的分析，并提出相应的解决方法，有效地减少了这种影响。 软件方面，需要一种高效智能的算法来解决这种问题。本文首先建立并分析搜索匹配算法的理论模型，采用两类搜索匹配方法(基于灰度的和基于特征的)，并对各个算法进行比较，分析它们的优缺点，并在此基础上提出将具有快的匹配时间和精确的匹配效果的基于特征的搜索匹配算法应用到硬盘磁头的定位中。在找边线过程中，传统的Hough变换往往速度慢、精度低。这里采用梯度计算寻找边界点，再用最小二乘法拟合成直线的方法，大大提高了检测速度和精度。 通过改进，SPB-G和Reflow机器的调试停机时间减少很多，相应的生产效率得到很大的改善。