随着印刷业的高速发展以及人们对印刷品质量的要求越来越高,印刷品缺陷在线检测相对于传统印刷品质量检测具备客观性、实时性、全画面、高速性等优势,成为未来印刷质量检测的新趋势。目前,国内基于计算机视觉的印刷品质量检测系统大部分只能检测出印刷品是否存在缺陷,不能分析出是某一种印刷缺陷和造成这种缺陷的具体原因,而这也是印刷质量在线检测装置在生产中发挥实际作用的重要因素。在已有研究的基础上,本课题主要针对印刷品缺陷检测及故障反馈进行研究。本文综合实际检测的需要,分析了常见的印刷缺陷特征,提出了基于缺陷形状和缺陷密度变化共同判断缺陷类型,并简单介绍了印刷缺陷在线检测基本流程。在检测过程中,在不影响检测结果的前提下,对图像分区进行了精度划分,以满足在线检测的不同速度和精度要求。采用多项式回归算法实现了采集到的像素颜色值从RGB空间到Lab空间的转换,运用Lab色差公式完成色差点的查找。在色差连通区域特征查找部分,采用欧氏距离的方法和基于像素的连通区域标记方法实现快速标记缺陷连通区域,得到各连通区域形状、位置、面积等特征参数。由于各种印刷缺陷是由印刷故障引起的墨量变化产生的,因此本文在用密度值表示墨量的基础上,研究了色度和密度的转化算法,设计了一种色密转化算法流程,实现了对缺陷密度变化的判断。通过结合缺陷连通区域形状特征和密度变化实现了对印品缺陷的提取、归类及反馈。最后应用Visual C++搭建的检测系统中,结合OpenCV以及数字图像处理的知识,对以上方法、过程进行编程实现,最终得到整体的印品质量检测及反馈软件系统。实验表明,该系统能够成功检测出印刷品缺陷并成功判断6种印刷缺陷,同时记录缺陷面积、位置、印刷品的废品率,反馈缺陷故障原因到计算机操作界面指导生产,并将缺陷信息存储在数据库中。