随着人们生活水平和欣赏水平的不断提高,人们对高品质和多样化的印刷品需求也越来越多。但是在印刷过程中,由于工艺或外界环境的因为,不可避免的会出现如:划痕、飞墨、糊板、多印、漏印等印刷缺陷,不但造成印刷质量的下降,而且是一种资源的浪费。传统的人工检测方法,由于存在多种主客观因素的影响,不能长时间准确、快速地完成检测任务。目前,随着机器视觉技术的发展和进步,更多工业产品的质量检测使用该技术,也使得基于机器视觉技术的印刷缺自动检测变得切实可行。　　 本文以丝网印刷品缺陷自动检测为应用背景,结合机器视觉、数字图像处理、软件编程、丝网印刷等多种技术,并对印刷品缺陷自动检测系统进行研究。　　 首先介绍机器视觉系统的组成和特点,在分析基于机器视觉的印刷缺陷自动检测系统的设计目标和难点的基础上,提出系统的总体设计方案,以及相应系统硬件和软件设计方案。其次,通过对丝网印刷品的印制特点、缺陷以及所采集的印刷图像中的噪声类型进行分析后,确立针对丝网印刷品印刷缺陷的检测方法和思路。在图像的预处理环节中,为滤除系统内、外存在的各类噪声,本文在传统中值滤波算法的基础上采用一种快速中值滤波算法；在模板制作环节中,通过分析两种常用的模板制作方法,针对本系统的特点提出一种基于配准的统计平均模板制作方法；在图像配准环节中,为保证采集到的待检测图像和标准模板图像能够准确比对,通过深入分析三类常用印刷品图像配准算法后,本文提出一种角点检测和最大互相关相结合的图像配准算法；在印刷缺陷检测环节中,本文首先系统研究现有的三种基于图像处理的印刷品缺陷检测算法,并阐述各自的优劣,最后以绝对值差影算法为基础,在分析差影图像的二值化和去噪方法后,提出二次斑点分析算法,解决差影检测算法无法准确统计缺陷信息和对噪声敏感的问题。　　 本文以Visual C++6.0为开发工具,编写印刷品图像的预处理、模板制作、配准和缺陷检测程序。所有试验图片通过实验平台的CCD面摄像机采集获得。实验结果验证算法的正确性,显示该印刷品缺陷自动检测系统在未来实际应用的可行性。