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LED(Light Emitting Diode)光源具有能耗低、效率高、低污染、使用寿命长等优点,因此世界各国都在大力推广用LED照明取代传统照明。全自动LED焊线机是一种LED封装设备,主要用来完成生产LED过程中的焊线工序。进口LED焊线机价格昂贵,不利于国内半导体行业快速发展,因此国家大力倡导开发具有自主知识产权的半导体设备。图像识别作为LED焊线机软件系统的核心部分,对整机的工作性能起着非常重要的作用。本文首先分析全自动LED焊线机的取图和图像识别技术自身的特点,搭建适合工业生产的全自动LED焊线机的机器视觉系统,设计图像预处理算法和图像识别算法,然后开发出焊线机图像识别模块并通过调试。论文主要完成4个方面的工作：(1)机器视觉系统开发光源是图像采集的关键。选择一个适合的光源,直接影响到初步取图效果。经过实验,采取波长为430nm-480nm蓝色的半环形LED灯组作为焊线机机器视觉系统的光源,并使环形的圆心和镜头的圆心重合以使光照角度最佳。同时采用放大倍数合适的镜头、CCD(Charge-coupled Device)和图像采集卡,确保取图的质量比较好。(2)图像预处理在生产过程中,由于来自系统内部和外部的干扰以及芯片质量等影响,导致采集的图像不是很好,目标不是很清晰。因此需对图像进行预处理以利于在图像匹配中进行目标识别。对图像进行预处理常采用高斯滤波、灰度值线性变换和同态滤波等方法。本文针对不同芯片的特点,采用不同的处理方法,以期达到最好效果。(3)差分多值匹配算法的原理研究及应用首先研究ABS (Absolute Balance Search)算法、矩匹配算法、序贯相似性检测算法和归一化匹配算法,并分析这些算法的不足。在此基础上,本文提出一种基于差分多值和图像积分的灰度匹配算法,并对该算法的推导和实现详细地阐述。与此同时对搜索算法进行研究,编写算法测试软件。(4)实验平台的搭建和图像识别软件开发根据LED焊线机的特点,搭建机器视觉硬件系统和开发软件实验平台。在已有机构和电路控制模块基础上,进行测试性实验和对比实验,验证算法的精度、速度和稳定性,并将该算法移植到LED焊线机系统。