视觉匹配算法的速度、准确性、误判率是全自动金丝球焊机关键性的技术指标之一,直接决定金丝球焊机的自动化程度,并直接影响引线的键合速度、键合质量。随着全自动金丝球焊机向更高速度和更高精度发展,对全自动金丝球焊机视觉匹配算法也提出了更高的要求。本文研究了一种基于几何特征的全自动金丝球焊机视觉定位匹配算法,能实现在对比度和角度发生大的改变的情况下的匹配,同时能保证视觉匹配的速度,并且匹配的精度达到亚像素水平。本文首先根据图像的仿射原理和最小二乘法建立了基于几何特征的匹配算法数学模型,并根据此数学模型设计了软件系统的总体结构。本文提出了达到亚像素检测精度并且速度满足技术要求的边缘特征检测算法,该算法基于灰度梯度计算,包括低通滤波、图像增强和峰值检测和亚像素边缘检测来检测到图像边缘的亚像素位置。为了实现本文提出基于几何特征的匹配方法,需要设计一个基于模板特征边缘点和最小距离向量的特征域,本文建立了几何特征域的数据结构,并通过种子模块、连接模块等一系列运算最终构建了适合实时特征匹配的特征域。根据本文提出的匹配数学模型,本文设计了实时匹配模块和各个分模块,通过模糊逻辑运算和各种矩阵运算达到了匹配速度和精度的要求。最后通过实验验证了本课题提出的匹配算法,达到了提出的性能指标,可应用到自动金丝球焊机上。