随着科学技术的发展，数字图像处理技术正不断融入国民经济和人们生活的方方面面。在工业生产控制中，工业相机对生产线上产品进行图像采集，利用图像处理技术检验工业产品的质量，划片机专用图像软件系统就是图像处理在工业生产中的典型应用。划片机主要用于硅集成电路，发光二极管，太阳能电池片等材料的划切加工。随着半导体及电子业技术的发展，传统的晶圆划片技术在许多方面已经无法满足实际加工的技术要求。国内现有的划片机处理软件在芯片的划切中需要人工手动对准，寻找切割区域使得划片机操作的复杂性高，人工成本高，自动化程度低;因此为了提高产能，对划片机专用图像软件系统的研发提出了需求。　　边缘特征是图像最基本的特征之一，图像的边缘能直接反映芯片的轮廓和拓扑结构信息，其检测的结果直接影响芯片图像检测和识别的效果，最终影响划切效率。目前图像边缘检测技术还不够成熟，边缘检测技术在实际工程中还有更为广泛的应用，与其它图像处理技术结合将会有更为广阔的应用前景。　　本文在研究晶圆芯片图像特征的基础上，针对芯片图像的边缘检测与刀痕提取方法进行研究和实现，主要内容如下:　　1.本文比较分析了一些经典的边缘检测算子，对比了这些算子在理论和方法上的各自优缺点以及适用场合，根据芯片图像的特点，本文采用基于Canny的边缘检测算法，分析了传统Canny算法的缺陷和不足，采用了优化的Canny算法实现自适应阈值计算。　　2.本文在基于边缘检测的基础上研究了芯片图像的模板匹配方法。研究了图像模板匹配的常见方法，结合芯片图像的特点本文提出了一种优化的基于几何边缘的模板匹配方法。针对传统几何边缘模板匹配算法计算较复杂等问题，本文通过优化停止标准和采用图像金字塔等方法，实现了模板匹配的加速，从而满足工业化生产中实时性的要求，并通过对比试验验证本文算法的有效性。　　3.本文在基于边缘检测基础上研究了芯片图像的刀痕检测方法。采用传统的检测算法无法得到要求效果，本文提出了一种与传统的刀痕检测方法思路完全不同的刀痕边缘检测方法。针对划片机图像不同切割芯片间差异较大，无法使用单一的处理方式处理所有类型的划片机图像，而同类芯片图像特征较相似，因此，在实际切割前，根据不同图像类型设定不同的处理模板，直接输入划切参数作为判定的条件，而无需其他的工作或采样等。本文提出的刀痕检测方法速度很快，其中大部分的耗时的部分都是边缘检测阶段，后续操作的耗时与图像的长度与宽度之和线性相关，实际运行过程中，满足了实时性的需求。　　划片机专用图像软件系统的应用，可以提高划片机的视觉识别效率和自动对准的能力，使得在改变工件角度、尺寸、明暗度等条件的情况下，仍能精确定位物体，实现自动对准划切，从而提升加工效率和自动化程度。