基于机器视觉的晶圆裸片计数可用于提高半导体生产效率。目前国内外很多集成电路制造企业的离线晶圆裸片计数工作依然是人工计数,这种方式容易受到各种人为因素影响,效率跟准确率都比较低,结合当前产业升级的紧迫需要,这种人工方式需要刻不容缓的改进。目前已发表的关于晶圆的论文大部分是依靠显微技术对裸片质量的缺陷检测,设备复杂,检测成本较高。还有一些论文是关于晶圆上裸片数目的理论值设计,主要研究如何在晶圆上制造更多的裸片。而关于利用视觉技术自动计算实际裸片数目的文章尚未公开发表。本文提出一种基于机器视觉的晶圆裸片计数方法。该方法首先用Robert算子进行边缘检测,获取晶圆的轮廓,利用RANSAC算法拟合圆,确定晶圆在图片中的位置,利用RANSAC算法针对晶圆区域进行多直线检测。然后利用晶圆上裸片的布局特点,依据直线方位把检测到的直线分成两类,剔除错误的直线并计算两相邻直线间的距离。利用提取的几何特征补全漏检测的直线以便完善晶圆内部的结构布局信息。最后依据形态学方法,确定连通域,滤除与晶圆圆边相连的残片,分割出完整的裸片并计数。通过实验验证,本文提出的方法平均计数时间为6.4s,平均计数正确率达到98.4%。可以看出利用这种方法计数比人工计数快很多,而且准确率高,有助于提高生产线的检测自动化。