表面贴装技术（SMT）作为新一代电子组装技术已经渗透到各个领域，其发展迅速，应用广泛。贴片设备是SMT生产线中最关键的设备，通常占到整条生产线投资的60％以上，高速、高精度、多功能是其发展方向。表面贴装元器件（SMC）向短、小、轻、薄方向发展，各种高密度新型电子元器件的出现给SMT设备以及SMT工艺材料的发展提出了新的挑战。本文针对开发和研制国产高速高精度贴片机的需要，选择贴片机的视觉系统作为研究对象，分析和研究了高密度封装芯片的视觉检测与定位算法。本研究主要内容及结果如下：　　 ⑴针对高密度封装芯片的图像分割问题，提出一种基于遗传算法的最优阈值分割算法。该算法在原始图像直方图统计的基础上，通过引进智能算法，以二维最大熵函数为适应度函数确定最优分割阈值，有效地平衡了时效两方面矛盾，并且具备一定的自适应性。　　 ⑵有针对性的对现有QFP检测定位算法加以改进，在点分析、边界跟踪、曲线拟合等图像处理技术和数学理论基础上，膨胀操作简化四边分割，点与直线的关系分离引脚的贴装部分和连接部分，最小二乘法拟合直线获取偏转角度。优化后的算法无论从理解上还是实现上都更为简单。试验结果表明满足精度要求，较已有算法在速度上有所提升，同时还有很强的鲁棒性。　　 ⑶对于BGA芯片的检测定位问题，在分析已有两种检测定位算法优缺点的基础上，创造性的提出一种新的基于Hough变换思想的BGA芯片识别算法。由于全是线性运算，算法在速度和精度两方面得到了均衡。相比已有算法，特别适合于角度识别。