本文的主要任务是对全自动印品质量检测控制系统中的印刷图像质量检测和印刷过程墨量控制进行理论分析及模型建立。通过运用色度学理论及数字图像处理的方法,结合最先进的色差公式,对印刷品质量从色度学角度进行检测的方法进行了理论性的阐述。对采集到的图像利用中值滤波的方法进行噪声去除,依据印张上的十字线对印品位置的偏移进行调整,对待检测样本进行区域划分,使检测位置点能够与标准样本点进行对应,并根据检测位置与标准样本上对应位置的两个点在色空间的距离来判断定位的准确性。在对印品质量的检测完成后,如发现有不合格的样张,要实现对印刷过程墨量的控制。在这一部分,以神经网络为理论基础建立模型,对印刷品的网点面积率进行判断,目的在于根据网点面积率实现对墨量的判断及调整。对于神经网络模型部分,除了进行理论分析外,还对模型进行了建立并验证,通过对实验数据分析可知,文中建立的以色度值为特征值的神经网络模型,在实现从色度值向网点面积率的转换方面是可行的;所建立的模型对于三色油墨印刷的样本的检测效果不如对单色、双色及四色样本的检测效果,但对于实际印刷过程而言,并不会造成太大问题。