在现代印刷行业中,预涂感光版(Presensitized Plate,PS版)作为最主要的胶印印刷版正发挥着越来越重要的作用。其品质的优劣在很大程度上决定着印刷产品质量的好坏。而PS版面质量是决定PS版整体性能的关键因素。因此,对于PS版面缺陷的检测对提升PS版整体性能和品质具有极其重要的意义。传统的人工目测及电子仪器检测方式已难以满足大规模、高速度、自动化生产发展,实现PS版面的自动检测成为当前行业内迫切需要的。目前,随着图像采集硬件设备、计算机软件以及数字图像处理等相关视觉理论的发展和完善,利用图像处理与模式识别技术进行PS版面缺陷检测已变得切实可行。本文针对PS版面缺陷检测实时、快速、高精度的实际需求,提出了基于数字图像处理和模式识别技术的PS版面缺陷自动检测方案。首先,从图像的灰度特征、形状特征及边缘特征三方面对PS版面缺陷图像进行分析,概括出PS版面常见缺陷图像的基本特征并依据其形状特征对缺陷进行简单划分。在所概括出的PS版面常见缺陷图像特征基础上,着重研究各种图像处理算法,提出适合PS版面缺陷检测的图像处理过程:首先针对PS版面原始图像受随机噪声污染,采用一种改进的中值滤波算法,在消除图像噪声的同时保护图像的边缘信息;运用灰度拉伸算法改善变换图像的灰度特性,增强图像目标与背景对比度,改善图像视觉效果;最后,针对PS版面图像可能出现的单峰值灰度图像,提出一种改进的迭代阈值分割算法,经迭代平滑使PS版面灰度图像具有明显双峰后,再进行迭代阈值分割。在图像分割基础上,选择长轴、短轴、周长、面积、圆形度及灰度均方差来作为PS版面缺陷判别的特征参数;为有效避免重复扫描,提出一种基于邻域分析的快速扫描算法以获取图像识别所需特征值;最后,依据所提取特征值,设计了一种基于规则的PS版面缺陷分类识别方法,实现对PS版面脏点、白点、划伤缺陷的分类识别。基于上述检测算法,选择在Visual C++ 6.0实验平台下编程实现。对尺寸为1024~*762的PS版面灰度图像,检测耗时为55ms-120ms,检测精度可达到检出直径0.2mm以上的缺陷(包括点状缺陷和线状缺陷),检测平均准确率为96.7%。实验结果表明,该检测方法可完成对生产速度为10m/min的PS版进行实时检测,检测速度和精度均达到企业对PS版面缺陷检测的要求。