随着LED的应用不断拓展到新的市场领域,人们开始投入更多的精力改良现有的设备以及研发新的设备。LED自动固晶机是实现LED封装阶段中固晶环节所用的设备,固晶机通过焊头吸取芯片然后将芯片转移到LED支架的焊盘处。固晶机的视觉系统决定了设备的取固晶速度及精度,主要完成LED芯片的识别定位以及芯片缺陷检测功能。本文围绕LED自动固晶机的视觉系统进行深入研究,搭建了系统硬件平台,构建了LED固晶机芯片模板自动选取系统;并根据LED芯片的特性,研究了两种芯片识别定位算法,并设计本文的芯片识别定位算法流程;最后构建不同的判断准则实现各种芯片缺陷类型的检测。论文研究内容主要包括:（1）选定了固晶机视觉系统的重要组件,并且搭建了固晶机视觉系统硬件实验平台。分析了固晶机视觉系统的软件需求,设计了LED芯片识别定位与缺陷检测流程。（2）构建了LED固晶机芯片模板自动选取系统,该系统可以自动获取合格芯片模板并且能够获得准确的LED芯片特征参数,如芯片的间距、长宽、面积等。固晶机芯片模板自动选取系统首先使用投影定位算法对采集的多幅芯片图像进行投影,选择投影标准差Q值最小的芯片图像为最佳芯片图像,对最佳芯片图像进行处理得到芯片模板,其具体方法为对图像进行阈值分割并求连通面积,然后排除最大及最小面积,选择与平均面积最接近的芯片作为芯片模板。然后基于Freeman链码进行芯片轮廓跟踪,确定模板芯片四个角点及边界,根据角点坐标得到芯片模板的长宽以及芯片间距。最后对芯片模板进行反色变化并求连通面积,获取芯片上的图案特征。（3）研究了两种LED芯片识别定位算法,一种是基于区域特征的芯片识别定位算法,一种是基于灰度信息的芯片识别定位算法。基于区域特征的芯片识别定位根据芯片的灰度特征,进行阈值分割,通过芯片面积以及芯片上每个小点的连通面积与芯片模板特征参数进行对比,实现合格芯片的识别;并通过Freeman链码轮廓跟踪,完成芯片定位。基于灰度信息的芯片识别定位使用归一化互相关算法对芯片图像进行匹配,然后对每个芯片所有匹配框的相似度量值进行从大到小排序,选出相似度量值最大的匹配框即为芯片最佳匹配框,完成合格芯片识别与定位。并通过实验,最终选用对光照变化鲁棒性好并且芯片识别率高的基于灰度信息的识别方法,设计了本文芯片定位流程。最后构建了不同的判断准则对五种芯片缺陷类型进行检测。