随着半导体工艺技术的发展进步,各种新型的封装技术的出现,芯片晶体的图形也更加复杂,精度要求也越来越高,而我国在半导体的生产上尚处于较落后状态,因此研究半导体封装技术,提高其生产自动化水平变得很有实际意义.本文对目前可应用于半导体封装中常用的计算机视觉方法进行了介绍,然后通过研究半导体封装中的实际问题,应用计算机视觉理论,实现了在芯片封装中产品缺陷的无损检测以及芯片安装时的匹配定位技术,并尝试进行了基于特征的模式匹配方法的研究.在芯片的缺陷无损检测中,研究了对图像进行分割的方法.在比较了几种常用的图像分割方法的效果后,设计了一个基于已知面积大小的动态阈值的算法,该算法能够将缺陷特征和背景分离.接着讨论了图像在光照变化情况下的处理方法以及对缺陷特征分离后的噪音清除方法.在研究芯片定位的过程中,采用了基于矩形特征的模式匹配方法,减少了计算量,有效地解决了大模板的匹配速度问题.在该研究中系统地将匹配过程分为多个模块进行处理,分别有图像预处理、特征提取和匹配以及特征定位计算.在预处理中进行了光照预处理,并改进了中值滤波算法,设计了一个动态阈值算法,通过轮廓提取和特征细化获得特征线;在特征的提取中对所得到的特征图进行特征的搜索,并且自定义了特征的数据结构来对特征进行描述;在特征匹配中研究了角点的提取方法和制定匹配的参数,在获得匹配结果后又研究了特征位置信息的计算方法.本文的研究内容,可以作为计算机视觉在半导体封装中应用的研究参考,也可以作为其他自动化生产工程中视觉部分的参考资料.