当前我国信息科技的发展,产业界自动化生产水平越来越高。具体在电子产品行业,随着精细化和自动化的发展,电子产品的焊点质量的好坏,深刻地影响着产品成品的质量和效率,因此,对于焊点的缺陷检测也成为了电子制造行业亟需解决的问题。传统的人工检测方法存在费时、精度低、效率低下等问题,各种新的检测方法应运而生。其中,机器视觉运用到自动化生产乃至焊点检测已经成为当代自动化生产发展的趋势。世界制造业的发展,对于电子产品的焊点自动化检测的智能化技术水平也提出了更高的要求,实现焊接产品制造的自动、柔性化和智能化已经成为焊接技术发展的新趋势。具体在机器视觉应用于焊点检测过程中：首先通过对焊点的图像进行采集,对焊点区域进行定位,提取出焊点图像；再对焊点图像进行特征分析处理,得到参数反馈,以降低人工失误、提高产品生产效率、保证产品质量和可靠性。运用图像处理算法对焊点质量进行检测,可以在很多的电子元器件加工中进行使用,如PCB焊点、手机GBA焊点等。本文以手机锂电池中的焊点作为检测对象,采用机器视觉和图像处理方法,实现了对漏焊、焊点粘连、虚焊、过焊的缺陷检测。本文完成的主要工作包括：(1)介绍了常用的图像预处理和特征提取方法,针对焊点图像的特点,对图像进行灰度对比度增强,同时采用中值滤波去除图像中的噪声；提出一种合理的快速迭代分割二值图像的方法；(2)在充分考虑灰度与空间的关系以及算法复杂度的基础上,提出了一种基于距离变换的分水岭分割算法,准确的分割出了目标区域和检测出粘连区域；(3)对焊点图像特征的缺陷进行检测和识别。本文主要识别的是四种类型的缺陷：漏焊、焊点粘连、虚焊、过焊；(4)开发了系统的控制软件,实现了焊点缺陷有效检测,并给出了实验结果。