近年来,随着印刷行业的迅速发展与印刷技术的不断提高,印刷品印刷精度要求也在不断提高,这无疑对印刷品质量检测提出了更高的要求。然而,当前我国的印刷品检测技术正处于发展阶段,针对此问题,本文从提高印刷品缺陷检测的实时性、准确性出发,研究印刷品缺陷检测与分类技术,该技术对于印刷行业的发展具有重要的意义。本文把图像处理、模式识别等技术和印刷工业进行结合,设计了一套利用图像处理技术的印刷品缺陷检测与分类系统,实现对缺陷印刷品的检测以及缺陷类型的分类。印刷品缺陷检测方面,在对印刷品图像进行预处理后,通过图像差分法,检测出有缺陷图像并将缺陷提取显示出来,算法的缺陷检测准确率较高。缺陷类型分类方面,在建立BOW模型基础上,利用支持向量机分类算法,对缺陷类型进行分类,在经过多次试验比较,选择了合适的分类核函数后,通过对分类器的多次样本训练,使得分类器达到了比较理想的状态,缺陷类型分类准确率达到90%以上,分类准确率较高。根据系统功能要求,设计了一套检测与分类的软件系统,实现了系统登录、印刷品图像采集、图像预处理、缺陷检测、缺陷图像显示、缺陷分类等功能。多次实验结果表明,软件系统运行稳定,缺陷检测与类型分类准确率较高,实现了预定目标,符合精度要求,对印刷品缺陷检测技术发展具有一定的实用价值。