针对现有Micro-LED芯片的显微图像由于存在大量相似且整齐排列的LED而导致算法拼接速度慢及准确率低的问题，本文提出了一种基于聚类思想的Micro-LED芯片显微图像拼接方法。首先使用最大类间方差法对图像进行预处理，随后使用自适应面积拓展相位相关算法对相邻两幅图像的重叠区域进行峰值计算以求得初步配准的偏移量，接着使用图像分块联合差异值哈希算法的优化配准策略得到优化后的偏移量，最后引入基于密度的噪声应用空间聚类对可能存在的错误偏移量进行自动筛出和处理。实验结果表明本文算法平均耗时为64　ms，满足拼接实时性的需求，拼接正确率达到99.4%，配准精度控制在1个pixel之内，融合处理后在主观上可以达到完美的拼接效果，为错误偏移量导致的整体错位问题也提供了新的解决思路。本文算法有效解决了晶圆级Micro-LED芯片检测中显微图像拼接的关键环节，并可推广应用于具有重复特征且高精度要求的其他机器视觉自动化领域，具有较高的实际工程应用价值。