大功率LED光源作为21世纪最具发展潜力的绿色照明光源,其产业发展备受关注。LED封装是整个LED产业链中承上启下的环节,而LED荧光粉涂覆是封装环节中最重要的一环,涂覆后的涂层厚度直接影响到最终的发光品质。传统的涂覆作业依靠操作员经验进行,难以保证精度。为了精确控制涂层厚度需要对荧光粉胶涂层进行建模,并依据模型对喷枪轨迹进行规划和优化工作,同时对涂覆过程中的影响因素进行实时控制。本文以最新的微涂覆工艺为研究对象,对微涂覆的控制和优化工作展开了如下研究:（1）微涂覆系统分析。本文介绍了微涂覆工艺的研究背景,对涂覆系统和涂覆原理作了相应的阐述。在此基础上,对涂覆过程中对涂层厚度有影响的因素作了分类总结,并分析出了最主要的几个因素。此外,还针对微涂覆过程提出了几点假设性条件。（2）涂层厚度模型的分析与建立。本文根据实际涂覆设备的作业数据分布情况,决定采用正态分布模型作为静态涂层生长速率模型。在此基础上,将几个主要影响因素逐一引入,建立了动态涂覆时的荧光粉胶涂层厚度分布模型,解决了传统模型因为涂覆工艺参数改变而导致模型精度降低或失效的问题。（3）喷枪轨迹规划与优化。为保证涂层厚度的一致性和均匀性,本文选择了Z形涂覆轨迹对LED芯片基板进行完全涂覆,并对涂覆间距、喷枪起始位置、喷枪移动方向、涂覆速度、涂覆次数以及喷枪轨迹的末端部分进行了优化分析。（4）荧光粉胶流量控制。荧光粉胶流量对涂层厚度有着直接影响,为保证单位时间内的荧光粉胶涂覆量一致,本文设计了基于狼群算法优化BP神经网络PID控制算法对荧光粉胶流量进行控制,通过实验仿真验证了算法的可行性,为涂覆作业中的流量控制提供了精确的控制算法。