手机键盘质量检测系统，在手机键盘生产中应用十分广泛。根据生产线运行速度快和产品检测精度要求高的特点，利用机器视觉技术开发工件质量检测系统有着很好的市场应用前景。另外，机器视觉技术是一项综合性较高的科研任务，是多种技术手段的结合体，将其应用于工业检测领域是目前研究的热点，是利用科学技术促进生产力进步的实践活动。 本文介绍了PC—BASED型机器视觉系统的开发原理和手机键盘质量检测系统的详细设计过程。此系统实现了良好的视觉机能，同时把机器视觉技术成功应用于手机键盘质量检测的实际应用当中。文中各章节是按照系统设计各阶段的先后顺序安排，内容涵盖了设计过程中的各个方面。主要包括：软硬件设计、图像处理过程设计、系统检测算法设计等内容。 系统硬件主体采用了加拿大MATROX公司的图像采集卡和德国BASLER公司的线阵CCD工业用相机组合构成，在文中硬件设计部分详细介绍了视觉系统设计中各主要部件的选择和配置方法。软件部分是在VC平台下对板卡自带的MIL软件包进行了二次开发，软件的算法来自于图像处理过程设计和系统检测算法设计。在图像预处理阶段，成功将主元分析的方法引入图像的倾斜校正领域。通过对现有分割方法的比较分析，设计了一种综合的分割方法，对键盘样本的特征有比较好的保持效果；针对非均匀光照条件下图像分割困难的问题，实现了一种自适应变窗口的图像分割方法。利用轮廓跟踪技术完成了二值图像的特征提取。根据特征的统计分布特性，使用特征区域匹配实现缺陷的识别。同时，采用子窗口分割的并行处理技术，设计出了系统的检测算法。实际使用情况表明，该系统设计方法是可行且有效的。