光纤器件的封装过程一直以来都是提高整个行业成本效率的瓶颈。近年来日益发展的自动化技术，逐渐成为光电封装提高产量缩减成本的有力手段。一般来说在一套光电封装流程中，光纤端面质量自动检测和光纤自动对接是两项比较难的研究课题，也是学者们研究的热点。 光纤端面质量检测的精度必须控制在0.1微米以内，通常是由人眼通过显微镜进行检测的，效率低，劳动强度大。本文设计了一个基于机器视觉的自动检测系统。该系统可自动采集光纤端面的图像信息，并通过计算机对其进行分析和处理，通过一系列图像处理的方法将有端面缺陷的光纤识别出来。 同样，光纤对接的精度要求也很高。0.1微米的对接误差就会使整个对接效率减低30％甚至更多，因此我们需要一种高效智能的算法来控制光纤对接。目前，应用的最多的对接算法是传统的爬山法。这种方法对接速度慢，容易陷入局部极值点而使对接失败，并且对于存在角度偏差或者多自由度同时对接的情况，它也束手无策。本文首先建立并分析了光纤对接过程的理论模型，对传统算法以及前人提出的单纯形法、遗传算法进行了比较，分析了它们的优缺点，并在此基础上提出将遗传单纯形混合算法应用到光纤对接中。最后通过仿真结果的比较，显示了新算法的优越性。