为严格管控食品安全,国家对预包装食品标签进行了严格规定,其中生产日期是重要的安全信息。在软包装材料产线上普遍使用喷墨或热转印式打码机打印生产日期,由于机器故障以及包装材料行进过程中的偏移、振动等因素,可能出现错印、漏印、字符断裂、油墨污染等印刷缺陷。针对此类印刷缺陷,传统的检测方法为人工观察,效率低且无法客观度量检测标准。为提高产线自动化水平,量化字符印刷质量,本文针对常见的生产日期印刷缺陷,研究了相关检测和分类算法。首先,了解了国内外针对印刷及字符缺陷的检测方法,设计了图像预处理、字符分割与识别、图像配准、缺陷特征提取及检测的算法流程。然后,在图像预处理阶段,对图像增强后用自适应阈值法二值化并去噪。采用数字形态学方法连接相邻字符成整体,用旋转最小外接矩形定位字符区域并旋转校正,实现目标区域自动提取。对投影分割算法进行改进,用字符上下边界位置作为辅助信息,有效解决字符粘连问题。设计了基于字符骨架点集相似度的印刷质量评价指标,用模板匹配法识别字符,并对易混淆字符进行点集匹配再二次识别,此外预设识别格式以提高识别效率和准确率。图像配准环节,研究仿射变换实现配准,优化了人工蜂群算法以提高变换参数寻优效率。利用差影法得到缺陷图案后设计了包括Hu矩在内的几何特征值,利用线性判别分析法对数据降维,最后通过支持向量机实现对字符断裂、油墨污染、划痕和字符移位的分类。最后,在Windows平台下利用Open CV3.0版本图像开发包完成了算法开发及软件设计,利用小型打码机和复卷机搭建实验平台,软件可实现实时检测功能,缺陷召回率达到98%,缺陷多分类准确率均超过90%。