半导体芯片在封装过程中难免会产生一系列外观缺陷,这些缺陷会在一定程度上影响半导体产品的性能,因此,对这些半导体产品进行外观检测则显得十分重要。现在通用的外观检测方法基本还是人工检测法,但随着半导体芯片体积的缩小、检测精度的提高,人工检测已经不能满足要求。而新兴的机器视觉技术则具备检测精度高、速度快、无接触等特点,已经开始逐步取代人工检测。本文着力于研究基于机器视觉的半导体封装外观检测系统,该系统能够有效提高半导体封装芯片的检测精度与检测效率,对实际生产有着重要意义,主要工作内容如下:（1）视觉检测系统的设计。首先阐述了本文视觉检测系统的流程,再依据芯片检测要求对相机、镜头和光源进行选型,并设计了芯片的最终检测方案,然后搭建视觉检测系统以获取高质量的图片。（2）基于HALCON软件研究缺陷检测算法,首先设计了算法处理缺陷的具体流程,并以芯片正面为例,分析了缺陷在图像预处理、图像分割、形态学处理和特征提取中的具体结果,最后得到缺陷检测结果。（3）设计了缺陷检测的人机交互界面,该软件界面上包含了每个批次产品的检测时长、产品总数、良品数量、良率等信息,同时会对每个产品的缺陷位置和名称进行标注,便于对产品进行分析。（4）通过实验来验证检测系统的可靠性,并对实验结果进行分析。实验结果表明,缺陷漏检率不高于0.5%,过检率不高于10%,满足半导体厂对封装芯片的检测要求。