随着印刷技术的高速发展,传统的印刷质量检测方法很难准确高效地完成印刷质量检测任务。近年来,基于机器视觉的印刷品缺陷检测技术提高了检测的准确率和速度,已成为印刷品检测领域的研究热点。论文总结了国内外印刷图像质量检测的诸多方法,研究并分析了图像处理的理论知识与方法,对采集到的印刷图像分别进行了图像的灰度化处理与增强处理。图像定位采用模板匹配法得到图像的偏移量,根据偏移量进行图像的几何变换以实现有效的定位。根据具体的印刷精度要求,对待检图像与标准图像获得的差影图像设定不同的阈值,判断图像是否存在缺陷。TI公司的TMS320DM642芯片是目前业界公认性能良好的视频处理器,它优良的处理性能和丰富的片上外设,很好的满足了视频信号处理的要求,本文以TMS320DM642为核心,搭建了印刷品缺陷检测系统。系统硬件包括图像采集单元、图像处理单元和图像显示单元。图像采集单元由摄像头、视频解码芯片SAA7115组成,完成图像数据的采集功能,并提取出所需大小的数字图像存入帧存中。以DSP为核心的图像处理单元,完成图像数据的读取、处理和输出。通过线性可编程阵列的屏幕叠加显示、视频编码芯片SAA7105以及显示器完成图像输出功能。在硬件设计的基础上,以汇编和C语言为编程语言,应用DSP/BIOS实时操作内核与RF5参考框架,完成了本系统的软件设计。实验结果表明,相对于传统的印刷品缺陷检测系统,本系统具有可靠性高、集成化、小型化等优点。