随着人们对印刷品质量日益严格的要求,传统的人工检测方法因为其滞后性、低效性和高成本,已经无法满足现代自动化印刷生产的需求。相较而言,基于机器视觉的印刷质量检测系统可以实现在线自动检测,具备经济高效的优势。因此,本文在深入研究基于机器视觉的印刷质量在线自动检测系统相关算法的基础上,提出了改进后的系列算法。论文的主要研究工作包括以下几点:(1)研究了系统的总体方案设计,介绍了系统的硬件和软件组成,并且给出了系统的硬件架构和检测流程。(2)利用PCA算法将彩色模板图像分解为残特征分量图和主特征分量图,再分别进行二次分水岭和K-Means聚类分割;最后融合不同分量的分割图以获得各色彩区域信息,解决了彩色模板图像分割问题。(3)结合基于四边形检测和AKAZE算法的特征提取方法,构造基于M-LDB描述子的特征描述算子,采用快速最近邻近似匹配和RANSAC算法实现了模板图像和目标图像的精确配准。(4)针对印刷品的色彩缺陷和形态缺陷,在金字塔分解图像后,采用统计特征和轮廓Hu矩对比的方式实现分层检测,获得了目标图像的色彩区域的缺陷检测结果。(5)利用OpenCV编程实现了论文所设计的算法,并且和其余算法进行了性能对比实验,验证了所设计算法的优越性。本文通过理论论证与实验结果分析,最终证明了所提出的图像分割、图像配准和缺陷检测算法是有效可行的,具备高效性和可靠性,较好地实现了印刷生产中印刷品质量的在线自动检测。