表面贴装技术是当今最为先进的电子装配技术之一,它的出现使得电子组装行业发生了革命性的变化。贴片机是表面贴装生产线中最复杂、最核心的设备,随着微电子行业的迅猛发展,贴片机的需求量也越来越大。图像处理和识别技术以其高效率、非接触性、高可靠性、低成本的优点,已经被广泛应用于现代贴片机系统中的贴片元件检测、吸嘴检测和PCB基准点检测等方面。随着贴片机各项性能指标的不断提高,图像处理和识别技术在表面贴装技术中发挥着越来越重要的作用。在获取图像的过程中,由于外界干扰而导致图像掺杂了噪声,图像预处理的目的在于滤除噪声对后续图像识别算法的影响。首先根据图像滤波的时间开销,选择高斯滤波作为灰度图像噪声点的滤波器；然后根据图像二值化实验结果,采用了基于迭代法的二值化算法来对图像做二值化操作；最后选择数学形态学去噪技术修理二值化后的图像。经过以上几个流程处理完后,可以得到一个质量较高的、目标和背景已经分离的图像。在贴片元件的识别过程中,根据其矩形的几何特征,研究并采用了最小外接矩形算法来识别中心位置和旋转角度,同时也采用基于亚像素技术的直线拟合算法对提取到的贴片元件长边亚像素边缘点进行拟合得到元件的旋转角度。根据吸嘴的圆形几何特点,采用了基于最小二乘法的圆拟合识别其圆心坐标。由于制造与安装误差,吸嘴难以垂直于XY贴装平面,当吸嘴通过旋转来校正贴片元件的角度时,会导致贴片元件中心位置发生变化,从而严重影响到最终的贴装精度。为了解决该问题,建立了一个基于“公转”和“自转”概念的吸嘴校正模型,在该模型的基础上提出了基于图像识别和圆拟合的吸嘴软件校正算法,该算法通过跟踪吸嘴旋转时的吸嘴中心位置来达到校正目的。PCB基准点是联系贴片机系统坐标系和PCB板坐标系的桥梁,识别和定位PCB基准点是贴片机视觉系统的主要任务之一。结合圆形PCB基准点,分别对模板匹配算法和基于圆拟合的PCB基准点识别算法做了仿真实验。