Este documento investiga un método para la segmentación de imágenes en escala de grises con múltiples umbrales utilizando los puntos mínimos locales de una curva de histograma como umbrales de segmentación. Al suavizar la curva del histograma y evaluar las condiciones, se identifican los picos y valles esperados, y se utilizan los puntos mínimos correspondientes como umbrales de segmentación para lograr una segmentación de imagen con múltiples umbrales rápida. En comparación con el método OTSU (varianza máxima entre clases) para la segmentación de múltiples umbrales y el método de crecimiento de regiones, este método tiene menos complejidad computacional. En el proceso de reconocimiento y segmentación de almohadillas de soldadura con adhesión de relleno en Chips LED, el tiempo de segmentación es inferior al uno por ciento del método OTSU y el método de crecimiento de regiones. El efecto de segmentación es mejor que el método OTSU y el método de crecimiento de regiones, y puede lograr una segmentación de imágenes con múltiples umbrales rápida. Además, tiene una fuerte adaptabilidad a las diferencias en la escala de grises general de las imágenes, cumpliendo con los requisitos de alto UPH (Unidades Por Hora) en las líneas de producción industrial.