进入后摩尔时代,新型芯片的最小尺寸已缩小至50μm以内,高密度化是芯片技术发展的必然趋势,其中实现高密度芯片大批量精准转移的技术被称为巨量转移,但在芯片转前需要依靠机器视觉定位检测技术对芯片载体进行修复。因此本论文提出了一种新型的智能视觉可调定位算法,用于高密度芯片高速高精准修复,并对高密度LED芯片视觉定位修复系统展开相关研究,具体论文工作安排如下:（1）我们先深入了解巨量转移技术难点,以及高密度芯片生长会不可避免的出现大量缺陷的原因。为防止大量缺陷芯片进行巨量转移,保证转移后的合格率降低后期修复成本,我们必须在转移前进行芯片载体的修复。因此我们设计一套依靠机器视觉定位技术修复高密度芯片的系统方案。然后仔细调研当前机器视觉检测算法的现状,明确了这些算法在面对高密度LED芯片检测时精度或速度方面都存在不足。最后根据以上调研分析确定了本论文主要的研究内容。（2）我们利用激光剥离技术原理,设计了视觉定位检测和多轴运动平台配合调整,让芯片剥离下落至载体上空缺位置的修复方案。硬件方面初步确定了相关光源、工业相机、工业镜头、运动平台等主要设备的选型及参数,并进行了标定实验确定了相机参数。软件设计方面我们设计了用LED芯片检测的操作流程,首先在镜头低倍率模式进行大面积缺失检测,然后在镜头高倍率模式进行芯片角度校准和精准定位检测,并为芯片检测的核心定位算法设计了操作界面。（3）本系统中的核心视觉智能可调定位检测算法是以模板匹配算法为基础,通过四大优化策略让视觉算法实现在高中低三个不同分辨率图层上自动切换,并且能在XY双方向都实现速度自适应调节。检测算法在目标附近时智能切换到最高分辨率图层并使用遍历模式检测,当远离目标时则会降低分辨率并使用跳跃式扫描模式,让检测算法在保证高精度检测的同时大幅提升检测效率,做到速度和精度都同时跃升。然后进行了算法验证,并对算法的鲁棒性进行了数学分析。最后通过搭建的视觉系统进行实验验证,结果表明本算法定位检测平均绝对误差是0.53μm,检测平均时间121.24 ms。与选择了四种代表性检测算法作对比,本算法具有最快的测量速度和最高的检测精度。并且本算法在不同光照变化模拟实验中和密度高达（0.6/像素）的椒盐噪声、最大方差0.5的高斯噪声干扰下,都具有很强的鲁棒性,可以稳定运行。