随着半导体产业的不断发展,产业升级已成为国内外各大制作厂商日益关注的问题。目前国内主流的集成电路制造厂商在生产晶片时,都需要依靠人工操作方式进行晶片计数。这种处理方式不仅效率低下,而且人力成本十分高昂,因此不适合集成电路产业扩大生产的需要。另一方面,随着基于图像和视频的计算机通信网络的广泛应用,以及多媒体技术的快速发展,机器视觉技术在半导体工业生产中一直都是一个热点研究课题。机器视觉已经在计算机学和工程学领域中发展成为一门主要课题。因此利用机器视觉技术,实现对晶圆完整晶片的自动计数,能有效提高晶圆工业化生产的自动化程度。将机器视觉应用到半导体生产中,必须克服光照不均、成像质量、图像对比度低,视角变化等因素造成的干扰。为了克服这些影响,本文采用的是一种基于曲线拟合的计数方法。首先对原图像进行预处理,同时定位出晶圆位置。然后在预处理的基础上进行直线检测,并利用随机抽样一致算法对直线进行筛选,从而筛选出可靠的检测线来估计出晶圆切痕直线、晶片尺寸等信息。接着利用检测到的直线、晶片长度和宽度等信息,通过一种曲线拟合的方法重构晶圆的几何模型,从而模拟出晶圆的内部结构,最终实现对晶片数目的自动计数。本文研究了图像处理过程,通过改进算法和技术参数,完成了图像的亚像素级精度检测定位,进一步提高了晶圆的定位精度。通过对晶圆切痕直线进行检测和筛选,实现晶圆切痕直线的准确定位,最终实现对晶片数目的自动计数,且准确率高。实验结果表明,本文提出的算法具有较强的抗噪声能力,能有效应对光照不均、成像质量、图像对比度低,视角变化等问题。同时本文提出的算法能够避免人工计数所产生的高成本问题,并且能有效应用晶圆生产中的智能检测系统,具有良好的发展前景。