随着机械制造技术、自动控制技术、光电子技术的推动,印刷技术一直在不断向前发展。印刷行业正由传统印刷走向如PDF/JDF的标准作业流程,整个过程更加数字化、自动化与智能化。金属薄板印刷是印刷行业的分支,其放墨量的大小时刻影响着金属印刷质量。在高速印铁的环境下,若不实时对印铁质量进行监控,待发现印刷颜色缺陷时,已产生大量残次品,浪费了材料,降低了经济效益,所以墨量在线检测和智能调控是控制印刷质量中不可或缺的一个环节。为了迎合数字印刷的总体趋势,本文采用机器视觉拍摄测控条的方法,来对金属印刷机进行墨量在线检测与闭环控制。本文主要内容如下：首先,本文论述了采用基于机器视觉的方式来检测印铁质量,并介绍了墨量调控的总体设计方案,并阐述每一模块的功能需求。其次,针对高速印铁的场合与印刷要求,本文对对机器视觉主要硬件系统进行分析与选型,用于在高速印铁生产线中搭建印刷检测台。本文采用多种图像处理算法来对印品进行定位,并分析各种算法的优劣性,避免了由于印品传输过程中振动造成的印品位置不正确对图像中颜色提取位置的影响。通过这些算法可以有效保证捕捉测控条的位置,既而提取正确的颜色信息。再次,根据CCD相机的特点和色度学原理,本文提出了三种常用的算法来实现CCD相机RGB色空间到CIE-LAB色空间的转化,并分析了各种算法之间的优劣性,为后续建模打下基础。最后建立了墨量控制模型。课题组进行了金属薄板印刷实验,获得了实际数据,并通过对实际数据进行详尽的分析,探究放墨量所呈颜色的规律,建立了带有串墨因素的色墨转化模型,并且对模型逆运算,可在数据量较少情况下实现放墨量的预测和调控；随着数据量增多,本文还采用减法聚类的ANFIS算法来建立控墨模型。该模型以数据挖掘的方式求解控墨量,考虑了更多因素所造成的影响、并提高了控制模型的精度,因而能更好的适应实际生产。为了解决实际训练数据少的问题,本文引用了油墨转移模型来作为印刷系统模型,用于生成训练数据和模型验证。经计算机验证,该减法聚类ANFIS模型精度高,拓展性好,可完成墨量智能调整,对实际生产有一定借鉴意义。