印刷机故障诊断一直是一个热门的研究领域，而承印物在印刷过程中和许多零部件有直接或者间接的接触，从而在印刷画面中保留了许多印刷机运行过程中的状态信息，这些信息可以用来诊断印刷机的故障。本文采用灰度共生矩阵提取印刷画面的特征数据，利用主成分分析法处理数据，应用支持向量机来识别判定，开发设计基于印刷画面信息的印刷机故障诊断系统。为印刷机的故障诊断提供一种新的方法。　　课题完成的主要工作和成果如下：　　（1）介绍印刷机故障诊断的发展现状，阐述了几种方法的优缺点；根据印刷机故障特点，将主成分分析法和支持向量机运用到到印刷机故障诊断中。用于诊断的特征参数是系统计算提取的，是客观的计算方法，不受使用者的主观因素影响。在小样本情况下，系统的诊断正确率也很高。　　（2）提出了基于画面信息的印刷机故障诊断方法。首先，利用差分法提取特征画面，对特征画面进行处理并采集4个方向灰度共生矩阵的一共16个特征参数，以此参数来描述特征画面；然后，利用主成分分析法来处理数据，提取出敏感信息；最后，使用处理后的数据对支持向量机进行训练，得到识别判定模型，利用这个模型进行印刷机的故障诊断。　　（3）采用C＃语言和Microsoft Access2010数据库在Visual Studio2013中编写了基于画面信息的印刷机故障诊断软件，软件各项性能达到预想的要求，各个模块运行正常，并实验验证了诊断软件的可用性。