贴片机作为SMT生产线中最关键的设备之一，决定SMT生产线的效率和精度。全自动贴片机的关键技术是采用先进的视觉检测和定位技术，配合多贴片头和多吸嘴等机械装置达到快速准确贴装的目的。因此，视觉检测和定位技术一直是SMT工作者研究的重点问题。 本文以贴片机视觉系统为课题切入点，以视觉系统任务中的表面贴装元件对中识别算法为研究对象，在阈值分割，边缘检测，角点检测三方面进行了如下研究： 1．阈值分割是贴片机视觉检测中元件识别的第一步，它的优劣决定了一系列后续算法的准确性，进而影响到最终元件贴装的精度。本文提出了一种基于均谷加权的快速阈值分割算法，用于表面贴装元件图像的分割，对几种贴装元件图像进行实验仿真的结果表明，该算法的分割效果和处理速度都优于常用的阈值分割算法，满足了贴片机视觉检测的要求。 2．在边缘提取算法上，引入亚像素边缘检测的思想，提出了基于三次样条插值的亚像素算法进行边缘提取。通过实验比较，这种方法提高了边缘提取的精度，满足了贴片机视觉检测的要求。 3．针对偏转角度较大的元件在边界跟踪时会出现跟踪过界的情况，引入角点检测算法，在suSAN算法的基础上提出了改进的自适应SUSAN算法。通过实验比较，该算法计算简单，速度较快，检测效果较好。 本课题具有较强的理论和实际意义，不仅可以应用于贴片机系统，提高贴片机贴装性能，而且可以应用到SMT领域其它基于视觉的自动化设备中，为其视觉检测提供基础，具有一定的适应性。