电子市场的发展突飞猛进,对电子产品的生产提出了更高的要求。精度高、速度快的特点,督促着生产技术的不断更新。随着机器视觉研究的不断深入,视觉技术在工业生产中的应用越来越广泛。实际生产中自动化程度越来越高,而且产品更新速度不断加快,机器视觉定位与检测技术相对于传统技术的优势越来越明显。在LED芯片的贴装定位与检测过程中,机器视觉发挥着重要作用。本文对LED产业的发展趋势以及机器视觉的相关技术进行了概述。实现了LED芯片的视觉定位算法并完成了灯头的视觉检测,相关具体内容如下：在LED芯片的视觉定位方面,本文对一些常用的图像处理算法原理进行了研究。通过研究相机模型与相机的标定技术,矫正了图像的畸变,建立了图像坐标与世界坐标的联系。为突显LED芯片特征,降低算法复杂度,提高定位精度,本文基于不同选取背景,提出了两套视觉定位方案： (1)方案一针对LED芯片的外部轮廓,首先进行阈值分割,实现芯片与背景的分离；通过对比边缘检测算法,选取Canny边缘检测以提取芯片的外部轮廓；基于轮廓类矩形的特点,提出了动态模板角点检测算法,通过提取轮廓的顶点特征,实现了芯片的位姿识别。通过与Hough直线检测、最小外接矩算法的对比实验,显示出了本算法速度快、精度高的特点。(2)方案二针对于芯片的引脚特征,利用引脚轮廓的周长与面积特征,提取两对称引脚的轮廓,使用形心法确定引脚的中心,使用两引脚中心的位置与方向特征,实现了芯片的视觉定位与姿态识别。在LED灯头外观检测方面,本文分析了芯片与PCB的灰度特征,针对传统灰度图中两者灰度对比度小的问题,通过图像彩色模型的转换,加大了两者灰度对比度,实现了芯片与PCB的分割处理。针对芯片出现的崩边、漏贴、污损等缺陷,使用轮廓的周长、面积以及Hu矩实现了视觉检测。对于芯片的位姿偏差缺陷,使用了芯片的动态模板位姿识别算法实现检测工作。通过实际的重复性试验与对比实验显示,本文提出的视觉定位与检测方案具有可行性,提出的识别定位算法具有速度快、精度高、稳定性好的特点,这为今后对机器视觉作进一步研究奠定了基础。