在制造业转型升级背景下,印刷业面临传统技术改造的难题。质量检测作为印刷生产过程中的必要环节,其检测技术的创新与发展对于传统印刷业变革具有重要的现实意义。为了有效提高印刷质量检测的自动化程度,本文在机器视觉和数字图像处理的基础上,综合运用光源照明、传感器、光学成像、软件开发等知识,研究一种印刷质量的图像检测技术。通过采用模块化设计开发印刷质量检测系统,为解决实际印刷过程中存在的检测效率低、稳定性差等问题提供了可行性方案。基于系统组成和算法设计两个方向,本文详细阐述了印刷质量的图像检测技术在包装印刷领域的应用和系统实现。本课题的主要研究内容如下:(1)针对实际生产需要,通过分析机器视觉原理及其应用,合理确定系统硬件设备选型方案,设计了一套由传送带、LED光源、CCD工业相机、光电开关、旋转编码器和PLC控制器组成的印刷图像采集装置。在采集印刷品图像时,系统利用Pylon Viewer程序驱动相机自动完成对印刷品准确拍摄。针对外界光照对图像采集过程的影响,本装置对相机和光源进行密封操作,从而保证后续图像处理时能够获得高质量的印刷图像。(2)为确保系统顺利实现印刷图像自动检测过程,根据印刷检测的技术要求,本文提出了一系列印刷图像处理识别相关算法,主要包括图像预处理、图像配准和缺陷分类识别三大类。在印刷图像预处理过程中,本文对图像灰度化、图像增强、图像分割等关键算法详细介绍,为后续检测结果的准确性提供保障。根据不同类型印刷品特点,本文提出两种基于ROI模板及基于Hough和Fourier变换的印刷图像配准算法,为进一步缺陷识别奠定良好的基础。针对检测系统的功能需求,本文设计缺陷目标提取与分类识别算法,同时通过改进多类支持向量机完成印刷缺陷的自动识别与分类。最后,本文基于C++编程语言,利用Visual Studio 2013开发工具,综合运用编程和软件项目开发知识,实现印刷质量检测系统可视化平台。