多晶硅是太阳能光伏产业中广泛使用的衬底，其结晶度对太阳能电池的成品率和性能有很大的影响。目前主要使用人工目测进行检测，利用机器自动检测替代传统的人工目测实现从抽检转变为普检是企业的急迫需求，有利于提高产品质量、降低生产成本。本文利用局部阈值分割的方法实现了晶畴边缘自动提取，统计出晶畴区域的个数和面积等信息，为硅片的结晶度判断提供重要依据。本文主要研究内容包括硅片图像的采集、图像预处理、阈值分割、晶畴区域轮廓提取和区域统计等。图像采集的目标是获得亮度均匀、晶畴轮廓明显的硅片图像；图像预处理主要为后期的图像处理做准备，包括图像灰度化、去噪以及背景扣除等；阈值分割和晶畴区域轮廓提取是本研究中最重要的部分，结合多晶硅图像特点，选择了对硅片图像局部阈值分割后提取轮廓，再合成整张图像轮廓的技术路线。在设计阈值分割算法时，通过结合双峰法和大津法（Otsu法）实现了自适应确定阈值个数和阈值取值，并且对一维和二维的Otsu法进行了改进；最后对提取出的轮廓进行统计以得到相关信息。试验结果表明，本文设计的方法在取得了良好检测效果的同时，阈值分割算法的执行效率有了明显提升。本文所做的工作为实现机器在线自动检测奠定了坚实的基础。