印刷品作为承载信息的媒介,与人们的生活息息相关,随着人们生活水平和欣赏水平的不断提高,人们对高品质和多样化的印刷品要求也越来越高。在印刷过程中,由于工艺或外界环境等原因,不可避免的会出现如：划痕、飞墨、糊板、多印、漏印等印刷缺陷。传统的人工检测方法,因存在多种主客观因素的影响,不能长时间准确、快速地完成检测任务。目前,随着机器视觉技术的发展和进步,利用机器视觉来进行印刷品表面图像质量的自动检测已变得切实可行。本文以丝网印刷品缺陷自动检测为应用背景,结合机器视觉、数字图像处理、丝网印刷等多种技术,对印刷品缺陷检测的关键技术进行研究。论文首先介绍机器视觉系统的组成和特点,在分析基于机器视觉的印刷缺陷检测系统的设计目标和难点的基础上,提出了系统的整体设计方案。其次,通过对丝网印刷品的印制特点、缺陷以及所采集的印刷图像中的噪声类型进行分析后,确立针对丝网印刷品的缺陷检测方法。在图像的预处理环节中,本文分析了几种常见的图像降噪技术及其各自优缺点,在传统中值滤波算法的基础上采用一种改进的中值滤波算法,实验证明该算法能有效滤除CCD图像常见的椒盐噪声；在模板制作环节中,采用统计平均法来完成标准模板的建立；在图像配准环节中,为保证待检测图像和标准模板图像能够准确地比对,通过深入分析两类常用的图像配准算法后,本文提出一种基于LTSHausdorff距离与图像轮廓相结合的配准算法。该算法以距离作为相似测度,避免了建立精确的点对点关系,同时提取图像的轮廓作为配准的特征信息,大大减少了匹配计算量。最后通过计算两幅图像的质心坐标值来确定待检图像的平移量,对图像轮廓的法向角进行圆周相关计算则可获得待检图像的偏转角度。实验证明,该算法同时兼顾了系统的实时性和精确性,取得了良好的配准效果；在印刷品缺陷检测环节,首先分析了传统的三种基于图像处理的印刷品缺陷检测算法,并阐述各自的优劣,最后以绝对值差影算法为基础,提出了基于链表序贯的连通性分析算法,从而获得缺陷信息的形状、周长及面积等参数,解决了差影检测算法无法准确统计缺陷信息的问题。本文以Visual C++ 6.0为开发工具,编写印刷品图像的预处理、模板制作、配准和缺陷检测程序。最后以五组存在不同类型缺陷的印刷品作为实验样品,对上述各步骤算法的有效性作进一步的验证,并以实验结果为基础,分析了系统的实时性及实际应用的可行性。