1.基于机器视觉的产品功能耐久性测试自学习方法，其特征在于，包括：根据预设方法将特征标识集扩展为规模性特征标识集，特征标识包括图案标识、字符标识或组合标识；

获取待测产品的ROI图像，根据所述规模性特征标识集匹配并定位ROI图像中的特征标识；

根据预设优先级依次触控待测产品对应的特征标识，在检测到状态反馈后，标记被触控的所述特征标识为功能标识，并标记状态反馈的对应特征标识为待定标识，所述状态反馈包括光源的点亮/熄灭；

当触控对应的待定标识且检测到状态反馈时，标记对应的待定标识为功能标识；

当触控对应的待定标识且未检测到状态反馈时，标记对应的待定标识为指示标识；

对所述功能标识进行耐久性测试。

2.如权利要求1所述的产品功能耐久性测试自学习方法，其特征在于，当待测产品包含字符标识时，所述获取待测产品的ROI图像，根据所述规模性特征标识集匹配并定位ROI图像中的特征标识的步骤，包括：在待测产品的测试面板图像中确定ROI图像；

输入ROI图像中对应的字符标识的组成字符和ROI图像中的字符标识数量K；

网格化所述ROI图像，得到若干网格图像，利用卷积神经网络对所有网格图像进行分析，确定各网格图像内容与所述组成字符的第一匹配系数，当第一匹配系数大于第一关联度阈值时，获取一组对应网格图像的中心点；

缩小网格尺寸并至少重复上一步骤一次，获取至少另一组对应网格图像的中心点；

采用K-means聚类算法对获取的所有中心点进行分割，得到K类区域，选取每类区域的中心坐标作为对应字符标识的定位目标。

3.如权利要求1所述的产品功能耐久性测试自学习方法，其特征在于，当待测产品包含图案标识时，所述获取待测产品的ROI图像，根据所述规模性特征标识集匹配并定位ROI图像中的特征标识的步骤，包括：在待测产品的测试面板图像中确定ROI图像；

选取ROI图像中的非字符标识；

筛选预设尺寸内的非字符标识为待定图案标识；

利用卷积神经网络和规模性特征标识集中的图案标识集确定待定图案标识的第二匹配系数，确定第二匹配系数大于第二关联度阈值的待定图案标识为图案标识；

获取所有图案标识在规模性特征标识集中的批注，并根据所述批注将所有图案标识划分为点触图案标识或滑动图案标识；

将点触图案标识单一网格化，获取单一网格化中心坐标作为对应点触图案标识的定位目标；

确定滑动图案标识的刻度，并获取刻度中轴线作为对应滑动图案标识的定位目标。

4.如权利要求3所述的产品功能耐久性测试自学习方法，其特征在于，当待测产品包含滑动图案标识时，所述当触控对应的待定标识且检测到状态反馈时，标记对应的待定标识为功能标识的步骤，包括：控制测试触头自刻度中轴线一端向另一端滑动；

获取测试触头在各刻度时对应的状态反馈；

建立所述各刻度与所述状态反馈的配对关系库。

5.如权利要求4所述的产品功能耐久性测试自学习方法，其特征在于，当待测产品包含滑动图案标识时，所述对所述功能标识进行耐久性测试的步骤，包括：根据公式 控制测试触头以速度V在刻度中轴线一端开始

滑动，其中，Vo为测试触头的初始最小移动速度，rand()为0至1的随机数，当时，rand()重新刷新，d为测试触头移动的实时距离，s为刻度中轴线长度，为 取整数部分，n为自然数；

记录M组测试触头在各刻度时对应的即时速度Vi和实际状态反馈，生成测试数据集；

根据所述配对关系库比较效验测试数据集，生成测试结果，所述测试结果包括按键良率、NG刻度及NG刻度未触发状态反馈时的即时速度Vi。

6.如权利要求1所述的产品功能耐久性测试自学习方法，其特征在于，所述组合标识包括第一组合标识、第二组合标识和第三组合标识，第一组合标识为间隔小于预设距离的字符标识和点触图案标识，第二组合标识为间隔小于预设距离的字符标识和滑动图案标识，第三组合标识为间隔小于预设距离的点触图案标识和滑动图案标识；

当待测产品同时包含第一组合标识、第二组合标识和第三组合标识时，所述获取待测产品的ROI图像，根据所述规模性特征标识集匹配并定位ROI图像中的特征标识的步骤，包括：在待测产品的测试面板图像中确定ROI图像；

确定ROI图像中第一组合标识中的字符标识或点触图案标识是否包含外围框；

若是，获取包含外围框的字符标识或点触图案标识的定位目标，作为第一组合标识的定位目标；

若否，分别获取对应字符标识和点触图案标识的定位目标，确定字符标识和图案标识的定位目标的连线中心点作为第一组合标识的定位目标；

确定第二组合标识的定位目标为所述滑动图案标识的定位目标；

确定第三组合标识的定位目标为所述滑动图案标识的定位目标和点触图案标识的定位目标。

7.如权利要求1至6任一项所述的产品功能耐久性测试自学习方法，其特征在于，规模性特征标识集包括印刷字体集、现实字体集和图案标识集；所述预设方法，包括：印刷字体集的获取方法：

对预选印刷字体库中的原字体进行灰度翻转，得到第一集合，所述第一集合包含原字体和灰度翻转后的印刷字体；

对第一集合进行预设角度的旋转变换，得到第二集合，所述第二集合包含第一集合、顺时针旋转和逆时针旋转变换后的字体；

对第二集合添加椒盐噪声、并进行均值滤波处理，得到第三集合，所述第三集合包含第二集合和对应处理后的字体；

对第三集合进行gamma变换，得到所述印刷字体集，所述印刷字体集包含第三集合、高gamma值变换和低gamma值变换后的字体；

现实字体集和图案标识集的获取方法：

通过下载网络图片和拍摄实物照片的方式获取现实字体和图案标识；

对现实字体和图案标识进行灰度翻转，得到第四集合，所述第四集合包括所述现实字体和灰度翻转后的现实字体，还包括图案标识和灰度翻转后的图案标识；

将所述第四集合转换为单通道和8bit的灰度图像；

将所述灰度图像的尺寸调整为预设大小，得到现实字体集和图案标识集。

8.基于机器视觉的产品功能耐久性测试自学习系统，其特征在于，包括：定位测试台，包括台面以及安装于台面上用于固定待测产品的定位座；

摄像组件，包括设于定位测试台上的可沿x向滑动的支架、设于支架上并可沿支架z向滑动的吊臂、以及设于吊臂上并可沿吊臂y向滑动的摄像头；

测试组件，包括设于定位测试台上的机械臂，以及连接于所述机械臂末端的测试触头，所述机械臂用于控制所述测试触头在三维空间内移动；

显示组件，设于所述台面上，用于显示待测产品的测试面板的ROI图像和/或测试触头的位置信息和/或测试触头的移动速度。

9.如权利要求8所述的产品功能耐久性测试自学习系统，其特征在于，所述测试组件还包括座体，所述座体包括一水平转动机构，所述机械臂通过所述水平转动机构设置在台面上并可相对所述台面水平转动，所述机械臂包括与水平转动机构连接的后臂，以及与后臂连接并可相对所述后臂转动的前臂，所述测试触头设置在所述前臂上，所述机械臂至少控制所述测试触头沿所述水平转动机构做径向和z向运动。

10.如权利要求8或9所述的产品功能耐久性测试自学习系统，其特征在于，所述定位座包括固定定位座和转动定位座，所述固定定位座和转动定位座择一的安装在所述台面上；

所述测试触头包括触控端和驱动端，所述驱动端设有音圈电机，所述定位测试台通过改变所述音圈电机的供电电流控制所述触控端的触控力度和伸出行程。