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图像分割是数字图象处理中的一个重要问题。基于阈值选取方法的半导体器件的图象分割，具有较高的运算效率。文中针对常见阈值选取方法的具体使用情况进行了比较研究，并提出了具体算法实现,最后提出最佳的处理算法。实验结果表明该算法能够有效提高图象分割的质量，从而提高了半导体器件检测的正确率和自动化程度。
随着国家信息化步伐的加快以及用信息技术改造和提升传统产业的推动，我国的分立半导体器件封装测试行业也有了飞快的发展，对中小型分立器件测试系统提出了很大的需求。而当前基于图象处理的半导体器件的检测还存在着误检率高，成本相对较高的问题。为了提高正确率，降低成本，则需要对图象处理方法进行修正和改进，在处理的过程中，基于阈值选取的图象分割则是其中的重要一环。
文中对阈值选取方法进行了比较研究，最终提出适合于此类半导体检测的最佳方“阈值对于图像分割是一种简单但却有效的方法”[1]。阈值分割法[2]指的是把图像的灰度分成不同的等级，然后用设置灰度门限的方法确定有意义的区域或欲分割的物体之边界。灰度门限值也称为阈值（Threshold）。分割的依据是图像像素灰度的统计特性。
随着国家信息化步伐的加快以及用信息技术改造和提升传统产业的推动，我国的分立半导体器件封装测试行业也有了飞快的发展，对中小型分立器件测试系统提出了很大的需求。而当前基于图象处理的半导体器件的检测还存在着误检率高，成本相对较高的问题。为了提高正确率，降低成本，则需要对图象处理方法进行修正和改进，在处理的过程中，基于阈值选取的图象分割则是其中的重要一环。
文中对阈值选取方法进行了比较研究，最终提出适合于此类半导体检测的最佳方“阈值对于图像分割是一种简单但却有效的方法”[1]。阈值分割法[2]指的是把图像的灰度分成不同的等级，然后用设置灰度门限的方法确定有意义的区域或欲分割的物体之边界。灰度门限值也称为阈值（Threshold）。分割的依据是图像像素灰度的统计特性。
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