随着半导体产业飞度发展,视觉定位成为满足电子制造设备高速高精运行要求的核心技术。高速运动导致视觉系统图像发生运动退化,高精要求图像具有较高的清晰度。因此,运动模糊复原成为一个关键问题。本文从图像复原的基本理论着手,简要介绍图像的退化模型,经典复原方法以及评价标准。其中着重介绍了运动模糊退化模型,为后续分析做理论基础。本文将运动模糊复原问题转化为模糊参数识别问题。从运动模糊图像的空间域出发,深入分析运动模糊对图像空间域的影响及其所引入的反应该运动性质的特征,针对电子制造设备中图像特点,从单个像素运动模糊特征入手,分析提取运动参数方法,并将该方法引入到由多个像素组成的整幅图像,提出了基于二阶微分的运动模糊参数识别方法。考虑二阶微分对噪声敏感,本文使用多种方式抑制该敏感。为准确反映该方法特点,分别在无噪声和有噪声条件下将本文方法与文献方法作对比测试。结果显示本文方法具有较高的鲁棒性和精确性。针对电子制造设备中实际存在的模糊图像,依据本文及文献模糊参数识别方法,分别使用维纳滤波进行复原,并对复原结果进行分析和评价。结果显示,本文的运动模糊识别方法具有比较好的运动模糊识别效果,能够满足后续视觉检测及定位的需求,提高了设备的稳定性和精度。