随着人们对印刷品质量要求的不断提高,传统的印刷品缺陷检测方法已成为制约印刷业发展的瓶颈。印刷企业要想提高印刷品质量检测效率,只能在自动化检测领域寻求新技术。近年来迅速发展的机器视觉技术用于印刷品缺陷检测,提高检测准确率和检测速度,成为印刷企业研究和应用的新项目。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能,从客观事物的图像中提取信息进行处理并加以理解,最终用于实际检测、测量和控制。机器视觉系统可以快速获取大量信息,而且易于自动处理,也易于同加工控制信息集成,因此在现代自动化生产中应用很广泛。论文的主要任务是设计一个用于检测印刷品缺陷的机器视觉系统。首先论述了印刷品缺陷检测的背景和意义,指出机器视觉为此提供了有效的解决方案。其次对设计的机器视觉系统的硬件及原理作了详细的说明。作为开发工作的基础,提出了印刷品缺陷检测的思路方法并阐述了涉及到的数字图像处理知识。检测算法研究是机器视觉系统设计工作的一个重要部分,在归纳总结几种典型检测算法的基础上,介绍了基于动态灰度阈值和分层检测的算法以及对此算法的实验研究。考虑到实时性和代码简洁性,确定图像差分法为本系统采用的检测算法,给出了利用差分法检测印刷品缺陷的分析过程。最后介绍了设计工作的重点—软件设计,包括软件设计的思路、图像采集卡的控制、操作界面、控件MSComm串口编程及检测模块等内容。该软件主要完成对了图像采集卡的控制、PC机和单片机通信、图像数据处理等任务。它提供了一个美观、方便的操作界面,在此界面上既可以看到实时视频信号,又可以看到实时处理的结果及提示信息。课题设计的基于机器视觉的印刷品缺陷在线检测系统,实验证明,该系统可正常工作,实验效果良好。