随着机器视觉技术的发展和应用,极大地减少了传统的人工检测的弊端,生产现代化和高质量的需求得到了进一步的提高,尤其在高精度测量的行业中更有优势。半导体封装是将芯片通过硅片减薄、硅片切割、芯片贴装、芯片互联、成型技术、去飞边毛刺、切筋成型和上焊锡打码等工序安装到半导体器件上的过程,通过真空吸嘴吸取芯片来完成芯片在工序间的转移。然而真空吸嘴的取用一直是业内难题,真空吸嘴的型号应该与芯片型号相呼应,仅凭人工拿取容易出现真空吸嘴错拿的情况,极易造成芯片破损、位置偏移。而机器视觉技术与人工相比,具有精确、高效、和稳定的优势。针对真空吸嘴错用的问题,以Intel成都封装测试基地提供的近30余种真空吸嘴作为实验样品,开发了用于半导体芯片封装的真空吸嘴视觉识别系统,搭建了视觉识别系统的硬件方案和软件流程,并在企业中进行了应用,客户反馈效果良好。本文所做的研究如下:（1）介绍了本课题研究的背景及意义、机器视觉技术在国内外的发展状况,以及机器视觉技术在半导体行业中的应用。分析了用于半导体芯片封装的真空吸嘴结构特点和识别难点,最终确定了以真空吸嘴的形状、颜色和正、侧面图像上的尺寸作为识别特征。通过视觉系统的功能和要求,简述了视觉系统中相机、镜头和光源等硬件选型和理由。（2）对视觉系统采集的真空吸嘴图像使用图像滤波、直线检测和Blob分析等图像预处理技术来降低图像噪音、分割正、侧图像以及获得真空吸嘴区域的最小外接矩形,分析了常见的图像预处理方法的基本原理,并对比了各种方法对真空吸嘴图像的处理效果,选取处理效果最为适用于本系统的图像预处理方法。同时详细介绍了各特征提取算法的核心原理和算法流程,对于真空吸嘴的形状识别,根据其非圆即方的形状特点,使用基于矩形度的形状识别方法,稳定高效地识别出吸嘴形状;对于真空吸嘴尺寸测量,采用了基于RANSAC拟合算法和基于一维像素序列灰度跃变的边缘点检测算法来进行测量,不仅可以自定义测量区域,还能达到亚像素级的精度;对于真空吸嘴颜色识别,根据真空吸嘴的颜色结构特点,提出了基于灰度平均值的颜色识别方法,通过设定灰度值阈值来识别各颜色,该方法适用于灰度图像中的颜色识别。（3）阐述了真空吸嘴识别总体方案的原理和流程,首先将各个识别特征提取算法有序地整合在一起,然后结合数据库系统技术将特征信息进行录入或查询,最终形成了一个完整的识别方案。此外,简述了视觉系统的标定方法,正面图像上选择了标定步骤简单、精度更高的传统标定方法;而侧面图像上则采用了一种基于传统标定的实时标定方法,能让视觉系统自动完成侧面图像上的标定,让使用人员只需关注正面图像上的标定,简化了系统的标定步骤。（4）对系统软件的功能进行分析,给出模块化设计的思路,完成了系统软件和数据库中各表的设计,利用C++图形用户界面应用程序开发框架Qt、标准化机器视觉算法包Halcon和关系型数据库系统Mysql构建了用于半导体芯片封装的真空吸嘴视觉识别系统的软件,使用此软件系统对所有真空吸嘴样品分别进行测量和识别实验,并对实验结果分析总结,验证了本系统的识别准确率和测量精度均能达到企业客户需求。