在半导体芯片封装过程中,视觉定位技术是实现芯片精确拾取和转移的核心技术之一。近年来出现的细长芯片和超薄高密度芯片对现有封装技术提出了新的要求。为了解决以往视觉定位算法在新的封装需求下定位不准确或无法定位的问题,本文提出了基于多级教与学优化算法的相机标定方法、有效区域归一化互相关匹配算法和空间结构约束特征点匹配算法,现将本文研究内容总结如下：1)提出了基于多级教与学优化算法的相机标定方法。多级教与学优化算法是对教与学优化算法的改进,本文创新性地引入了“校长”的概念,提出了“老师”之间相互学习的思想。相比于原始的只有“老师”和“学生”两个角色的教与学算法,多级教与学优化算法具有更强的全局搜索能力,在精确求取相机内部参数、外部参数和畸变系数时更容易跳出局部最优解,提高了相机标定精度和芯片封装过程中的定位精度。2)提出了有效区域归一化互相关匹配算法RBNCC.该算法通过区域置信函数对图像中的芯片和背景像素进行分类加权,解决了现有灰度算法无法精确定位细长芯片和有效识别破损芯片的问题,提高了细长芯片封装过程中的定位精度和良品率。提出了芯片边界框快速检测方法,可将图像搜索范围缩减到芯片周围区域,加快了RBNCC算法的定位速度,提升了半导体封装装备效率。3)提出了空间结构约束特征点匹配算法SCFP。超薄高密度芯片电路图案复杂,特征丰富,因此非常适合使用特征点匹配算法进行定位,但是现有算法无法在同一幅图像中匹配多颗芯片。为了解决该问题,SCFP算法不仅利用了特征点周围的局部信息,还利用了特征点之间的拓扑关系,从而可以将目标图像中的特征点有效地划分到不同芯片区域。结合本文提出的基于多级教与学优化算法的相机标定方法,推导了芯片三维姿态计算公式,为多自由度拾取头准确拾取超薄高密度芯片、防止其破碎提供了依据。4)为了缩短视觉定位算法的计算时间,提升芯片封装效率,本文分析了有效区域归一化互相关匹配算法和空间结构约束特征点匹配算法中可并行执行的任务,充分利用GPU在并行计算、内存管理等方面的优势,合理分配了主机端和设备端的资源以及在两种算法中承担的角色,实现了两种算法的加速。5)构建了具有自主知识产权的图像处理函数库MV1.0,定义了基于多级教与学优化算法的相机标定方法、有效区域归一化互相关匹配算法和空间结构约束特征点匹配算法的用户接口函数,完成了三种算法在MV1.0中的集成,设计了智能工具软件MVPlat,该软件界面友好,操作简便,方便进行算法验证。最后在典型半导体封装装备上进行了应用与测试,测试结果表明三种算法满足实际应用需求,具有广泛的应用前景。