随着印刷检测技术的发展,基于机器视觉的非接触式检测已经成为印刷品缺陷在线检测的主要方式。它以模板图像为标准,通过模板匹配法判断实时产品是否有缺陷。在建模过程中,由于实时采集到的产品图像包含皮带背景,所以在生成模板图像时需要分割出印刷品部分有效前景区域并且提取用于定位匹配的定位核(ROI,Region of Interest)。传统定位核提取是根据人工手动完成。这种方式随着硬件的升级和检测算法的优化,越来越成为检测系统性能提升的瓶颈。在检测过程中,对一类检测精度要求比较高的漏色缺陷检测,少有考虑到算法中。大多数仍以传统检测方法为主,导致这类缺陷被经常被漏检或误检。针对产品自动建模及漏色缺陷检测这两类问题,本文以数字图像处理算法为基础,以征图新视科技有限公司印刷品检测系统为应用背景,做了如下几方面的研究:(1)首先讨论了硬件部分的整体设计方案,在充分分析了各硬件结构参数、优缺点的基础上提出了本系统的硬件组成。系统的概述了软件的流程及实现的功能。(2)结合自动建模过程中涉及到的图像处理算法,从实际检测彩色包装印刷品出发,研究了颜色空间转换方法、图像分割算法、图像特征提取,从而有效提取出用于建模的印刷品前景区域。(3)针对产品建模过程中定位核自动提取问题,提出了基于多特征自动提取定位核算法。考虑到不能准确判断提取定位核的好坏与参数分布的规律,提出了基于中心点坐标误差分析法。实验表明:提取时间小于100ms,提取成功率达到99.78%以上,满足实际自动建模的需要。(4)在检测之前,考虑到不同场景图像噪声的特点分析比较了均值滤波、中值滤波、自适应中值滤波法的去噪效果。所提的自适应中值滤波法能有效祛除噪声。在检测过程中,针对彩色包装印刷品漏色缺陷呈现缺陷对比度、颜色偏差、缺陷形状、尺寸大小、背景复杂度的不同特点。提出的高斯变换和图像增强法检出漏色缺陷成功率平均达到99.2%以上,符合实验检测的要求。