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圖像分割是數字圖象處理中的一個重要問題。基于閾值選取方法的半導體器件的圖象分割，具有較高的運算效率。文中針對常見閾值選取方法的具體使用情況進行了比較研究，并提出了具體算法實現,最后提出最佳的處理算法。實驗結果表明該算法能夠有效提高圖象分割的質量，從而提高了半導體器件檢測的正確率和自動化程度。
隨著國家信息化步伐的加快以及用信息技術改造和提升傳統產業的推動，我國的分立半導體器件封裝測試行業也有了飛快的發展，對中小型分立器件測試系統提出了很大的需求。而當前基于圖象處理的半導體器件的檢測還存在著誤檢率高，成本相對較高的問題。為了提高正確率，降低成本，則需要對圖象處理方法進行修正和改進，在處理的過程中，基于閾值選取的圖象分割則是其中的重要一環。
文中對閾值選取方法進行了比較研究，最終提出適合于此類半導體檢測的最佳方“閾值對于圖像分割是一種簡單但卻有效的方法”[1]。閾值分割法[2]指的是把圖像的灰度分成不同的等級，然后用設置灰度門限的方法確定有意義的區域或欲分割的物體之邊界。灰度門限值也稱為閾值（Threshold）。分割的依據是圖像像素灰度的統計特性。
隨著國家信息化步伐的加快以及用信息技術改造和提升傳統產業的推動，我國的分立半導體器件封裝測試行業也有了飛快的發展，對中小型分立器件測試系統提出了很大的需求。而當前基于圖象處理的半導體器件的檢測還存在著誤檢率高，成本相對較高的問題。為了提高正確率，降低成本，則需要對圖象處理方法進行修正和改進，在處理的過程中，基于閾值選取的圖象分割則是其中的重要一環。
文中對閾值選取方法進行了比較研究，最終提出適合于此類半導體檢測的最佳方“閾值對于圖像分割是一種簡單但卻有效的方法”[1]。閾值分割法[2]指的是把圖像的灰度分成不同的等級，然后用設置灰度門限的方法確定有意義的區域或欲分割的物體之邊界。灰度門限值也稱為閾值（Threshold）。分割的依據是圖像像素灰度的統計特性。
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