本文分析了人们对包装装潢印刷的高要求,对印刷色彩不仅需要光谱色彩,还需更为高级的金属色彩。论述了烫印工艺(Hot Stamping Process),其视觉效果独特、金属光泽强,作为重要的印刷品表面整饰加工工艺而广泛应用。然而针对烫印过程中出现的电化铝变色、空花、砂眼、糊版、漏烫等质量问题,目前相当部分的企业仍是借助于人的视觉和主观判断。本文提出了基于机器视觉的烫印区域识别检测技术,着重研究印刷品中的烫印图像质量检测,排除主观因素、提高检测效率。为满足烫印在线检测实时性的要求,本文提出了一种基于投影特征的自适应图像识别算法。CCD采集数字图像,应用中值滤波法消除噪声,将RGB图像转换到CIEL*a*b*颜色空间,根据烫印图像色度阈值,进行阈值分割,计算图像水平和垂直投影,根据水平投影和垂直投影坐标值即可确定烫印图像在全画面印刷品上的准确位置。针对烫印图像亮度值较高,没有干扰色时,可根据图像的亮度阈值HSI_I进行图像分割。实验结果证明,该算法能够定位烫印图像的精确位置,匹配速度快,抗干扰能力强。考虑到在线检测速度和精度的要求,程序通过色度检测法判断烫印图像中的缺陷,即实现了图像上缺陷和非缺陷区域的分割,然后结合图像的数学形态学知识,采用Blob算法,对色差区域处理判断,找出图像中的缺陷连通域,并确定连通域的数量、大小、面积、位置等信息,从而得到缺陷的各项特征参数,成功实现烫印缺陷的质量检测。在研究烫印图像识别算法的过程中,通过Matlab图像处理编程对图像识别效果进行对比分析。最后,应用Microsoft Visual C++搭建全画面烫印图像识别检测系统。实验结果证明,本文提出的图像识别和缺陷检测算法能够在烫印图像质量检测过程中实现缺陷标记和分类,具有良好的实时性和适用性。