电子按键是电子产品的基础部件,其表面质量直接影响电子产品的动态性能和使用寿命,因此,对电子按键表面质量的检测技术的研究是具有非常重要意义的课题。本文应用视觉技术、图像处理与模式识别技术对电子按键表面缺陷进行图像序列的获取、分析与识别研究,其主要研究内容如下：1、设计了电子按键表面缺陷视觉检测实验系统的整体方案,分析了硬件的性能并搭建了运动视觉检测的实验平台。2、研究了图像的预处理技术,利用拉普拉斯掩模锐化算法对电子按键增强处理,其目的是使电子按键边缘鲜明,以便于提取电子按键的边缘、对图像进行分割、目标区域识别、区域形状提取等。实验效果表明基于拉普拉斯掩模锐化算法能够有效地增强图像边缘。3、研究了图像分割的理论和技术,在分析电子按键图像的直方图特性的基础上,利用最大类间方差法即Ostu算法,对电子按键图像阈值化处理。研究结果显示,最大类间方差法对电子按键的缺陷分割效果理想。4、在特征提取的研究中,本文在分析电子按键表面缺陷图像特点的基础上提取了电子按键图像的灰度、灰度方差和脚的周长等特征来表达图像缺陷的特征。本文设计并开发了基于图像技术的电子按键表面缺陷识别的软件系统,开发工具为Visual C++6.0,系统软件包括图像预处理、图像分割、缺陷特征提取和缺陷识别等功能模块,实验对电子按键表面缺陷的检测率达到100%。