视觉自动定位技术是集成电路后封装设备中的一项重要单元技术。视觉自动定位系统由光学照明系统、光学成像系统、CCD摄像器件、图像处理软件等部分组成,其中高精度的图像处理算法对视觉自动定位系统的精度起着决定性的作用。本文针对视觉定位中用到的图像匹配方法、以及与之相应的图像预处理方法、提高匹配精度的方法进行了深入细致的研究。图像匹配是图像处理的一个基础问题,在工业检测、交通管理、遥感测量等领域中都有广泛的应用。简单地说,它就是找到两幅不同图像之间的空间位置关系。本文在对现有的图像匹配方法的深入广泛的研究的基础上,研究了利用点模式匹配进行图像匹配的方法,并在此基础上利用能量最小化方法进一步提高图像匹配的精度。本文的主要内容包括:(1)对现有图像匹配方法的分类和概述、以及简要的分析;(2)对图像预处理方法的研究。其中,详细地讨论了线性滤波器、中值滤波器的特点和局限性,详细的介绍了SUSAN滤波器的优点,此外,对图像分割方法作了简要的介绍;(3)对提取图像中特征点的方法的研究。简要的介绍了常见的边缘提取方法,详细地介绍了基于小波的强边缘的提取方法,介绍了SUSAN角点提取方法;(4)对点模式匹配方法的研究。详细地介绍了点模式匹配的定义以及匹配的过程;(5)对进一步提高图像匹配精度的方法的研究。详细地介绍了亚像素边缘提取方法、能量最小化方法和光流方法。(6)对图像匹配软件的研究。介绍了软件的开发平台、模块结构、使用方法等。在本文的最后,对全文进行了总结,并对将来的图像匹配方法提出了自己的展望。