该论文针对高精度印刷品图像的自动化质量检测,对图像边缘提取和图像缺陷识别算法进行了探讨和研究,从而实现印刷品图像质量缺陷识别的功能.文中对质量检测系统的图像预处理部分做了研究,分析了多种常用边缘提取算法,结合工业质量检测的特点,提出了一种新的基于信息融合的特征物边缘提取算法,兼顾了检测速度和精度的要求,提高了图像配准的准确性.该文对图像的缺陷识别算法进行了研究,在分析印刷品图像可能出现的缺陷点情况的基础上,对缺陷识别算法的结构进行了探讨分析.算法从人的视觉特性和工业检测要求出发,提出了动态的灰度阈值标准和"点、面缺陷检测"算法从而提高了对印刷品图像的缺陷点识别准确度.同时对金字塔算法进行了改进和简化,利用不同尺寸的检测窗口分层检测,并采用一种新的十字架型的搜索检测方法来提高缺陷识别速度.