随着集成电路的飞速发展,超大规模集成电路随着纳米技术节点的发展应运而生。在集成电路的生产制造中,集成电路的成品率一直是企业关心的问题,而版图的优化是提高集成电路成品率、降低电路制造成本的重要环节。在实际生产制造中,将完整的CIF版图转换为一幅幅图像版图,再对每一幅图像版图进行优化,这成为实现版图优化的一种有效途径,而将优化后的图像版图转换为CIF版图是图像版图优化过程中的关键步骤和最后环节。本文主要对优化后的图像版图转换为标准CIF版图的算法进行了研究。本文对基于图像边缘识别的图像版图转换算法进行了改进,提出了图像版图线网间的相关性检测与合并算法。原始CIF版图中的一条完整线网被分割后,新生成的线网具有很强的相关性,它们在分割线处有相同的边缘特征,改进后的算法利用这一特性,提取图像边缘特征点进行线网间的相关性检测,然后合并具有相关性的线网,最终生成CIF版图。实验结果表明,改进后的算法不仅保证了生成的CIF版图中的线网信息的完整性,也解决了原有算法中生成的CIF版图文件因重复存储相邻线网信息而存在冗余数据的问题。针对大规模图像版图转换CIF版图,本文提出了基于Hadoop的优化版图转换算法。该算法首先通过客户端界面将大规模优化后的图像版图分布式存储在Hadoop集群的不同主机中,其次将各个主机节点上的图像版图数据在逻辑上生成几个较大的图像版图数据,然后提交转换作业启动相应数量的转换处理任务,利用MapReduce框架对版图数据进行本地化并行处理,最后再将生成的线网数据输出汇总到指定的CIF版图文件中,完成对CIF版图文件的提取。实验结果表明,相比于现有的单机转换算法,该算法极大限度地利用了计算机CPU等硬件资源对图像版图进行分布式并行处理,提高了大规模优化版图的转换效率。该算法还有高可靠性、高容错性以及高扩展性等特点,保证该算法运行的稳定性以及提取CIF版图的准确性。