徽标（Logo）是代表企业形象的重要标志,正确和规范地使用Logo尤为重要。随着信息化的快速发展,办公文件数量与日俱增,海量办公文件中的Logo缺陷检测需求也随之增长,但传统的人工检测耗费人力、物力等大量资源,并且人工检测会因疲劳损耗导致Logo缺陷误检和漏检,因此自动化的Logo缺陷检测尤为重要。本文以实验室合作的软银SB C&S公司的Logo为主要研究对象,设计了基于图像处理的Logo缺陷检测算法以解决Logo颜色、形态、模糊三大缺陷问题。首先,本文设计了Logo颜色缺陷检测算法,通过自适应前后景分离和前景颜色缺陷检测的方式检测Logo图像的颜色缺陷问题,该法实验测试准确率达到97.0%;其次,本文设计了Logo形态缺陷检测算法,通过训练卷积自编码器重建Logo图像和图像差分的方式检测Logo形态缺陷问题,减少了传统图像差分算法带来的图像配准误差,该法实验测试准确率达到97.4%;最后,本文设计了Logo模糊缺陷检测算法,通过全参考的图像边缘锯齿数和无参考的图像边缘梯度计算可以有效地检测Logo图像模糊缺陷问题,该法实验测试准确率达到96.6%。此外,为验证本文算法的泛化性能,还对横向字符型Logo,例如Google、Nokia等Logo做泛化性分析,结果表明本文算法在横向字符型Logo缺陷检测上同具可行性。在Logo缺陷检测算法的基础上,本课题开发了Logo缺陷检测软件系统。该系统有五大模块,分别为文件管理模块、Logo区域获取模块、Logo缺陷检测算法模块、异步多任务执行模块和数据库模块。该系统采用B/S架构支持多用户使用,用户仅需上传文件,系统会异步处理缺陷检测任务,最终返回缺陷检测结果。经过实验测试,系统实现了所需功能,系统对Logo是否有缺陷的检测准确率达到了97.8%,对Logo缺陷种类判定准确率达96.7%,均达到系统设计的需求。