钮扣作为重要的服装辅料是服装上不可或缺的元件,在生产过程中,钮扣上的字符受到印刷工艺的影响,可能会出现印刷缺陷。目前,企业对钮扣字符的检测,大多采用人工目测的方式。但是人工检测,其速度慢、效率低、误检率较高,无法满足当前工业自动化生产的要求。因此,利用机器视觉技术对钮扣缺陷进行在线检测是现在所期望的。针对以上需求,提出了针对钮扣字符的相应检测算法。现有的文字识别主要是针对排状排列的文字进行处理,本文提出了对环状排列的字符进行处理的算法。首先对采集的图像进行预处理操作,通过边界追踪和线孔提取确定钮扣姿态;运用对数极坐标转换法并利用其旋转不变性,将圆形前景图案展开成字符按照规定顺序排列的矩形图像;在投影法得到字符区域的基础上进行连通域分割,成功提取单个字符。设计了用网格法和字符笔画方向特征法对钮扣字符进行特征提取。将采集到的特征向量通过SVM方法进行学习分类,在样品数量小的基础上,用基于网格法获取的分类结果对钮扣字符进行完整性测试,每个字符的测试正确率在97%以上;用基于字符笔画方向法获取的分类结果对字符进行识别测试,每个字符的识别正确率都在91%以上。