电子技术发展速度与日俱增,各式各样的电子产品已经成为人们日常生活中不可分割的一部分。人们对电子产品的需求量日益增加,促进了生产技术改革和更新。芯片作为电子产品中的一个重要配件,在生产线上精度要求非常高,尤其现在电子产品逐渐轻量化便携化,芯片的尺寸也会越来越小,小批量生产的芯片仍然是人工完成制造和装配,肉眼识别逐渐无法满足装配精度要求,因此需要借助机器视觉来帮助完成芯片的定位和装配。本文对机器视觉的发展趋势以及相关技术进行概述,借助MATLAB软件完成了对芯片的位姿识别,具体内容如下:通过研究相机模型和相机标定方法,计算相机内外部参数来矫正图像的畸变程度,并建立了图像坐标与世界坐标的联系来帮助芯片定位。针对白色背景的目标图像,芯片的深色轮廓更容易提取;针对黑色背景的目标图像则是芯片引脚轮廓更为凸显。获取芯片图像后,先去掉噪音干扰,并调出原始图像灰度直方图,通过观察灰度直方图确定背景和芯片灰度分布,来确认阈值分割的阈值取值。再借由阈值分割将芯片信息与背景因素划分开来,使得芯片特征更容易识别。借助Canny算子提取黑色背景下的芯片引脚边缘信息以及白色背景下的芯片外部轮廓边缘信息,由Harris算法获得其角点信息,通过提取最长边角点进行直线拟合获取最长边旋转角度,即芯片的旋转角度。通过建立芯片的模板库,借助NCC算法将白色背景和黑色背景两种情况与芯片模板图像进行配对、识别,获得芯片的中心点所在坐标,即芯片的位置信息。将获取的信息联系起来,即可获得芯片的位置信息和旋转角度。通过多次实验与对比,本文提出的方案具有速度快、精度高、稳定性好等特点,对芯片识别具有可行性。