在这个科技高速发展的社会形势下，人们对印刷品的质量有了更高的要求。然而，在现代高速印刷的生产中，只有采用机器视觉的检测取代传统的印刷质量检测才能高效地完成检测任务。目前，基于机器视觉的印刷品质量检测主要集中于研究灰度图像的形状缺陷部分，而对颜色缺陷检测研究较少。因此，本文设计了一套能检测两大类缺陷的系统，通过实验验证后将其应用到生产中进行在线检测。　　本文以彩色移印品质量在线检测为应用背景，把机器视觉和图像处理技术融合入印刷技术中来实现质量在线检测。论文先根据移印品自身的特点和用户功能需求，提出了一套较完整的检测系统设计方案，再结合移印品图像的特点和常见缺陷类型进行分析从而确定出切实可行的检测方法。　　在分析常见形状缺陷特征的基础上，确立了针对产品的图像处理方法，选择了具有实用性的图像处理算法。在对图像预处理时，主要采用中值滤波算法对图像进行降噪处理；在图像配准环节中，用模板匹配法得到图像偏移量来进行准确定位；在图像检测过程中，主要用差影检测算法对形状缺陷进行有效提取。　　在待检品没有被检测出形状缺陷后再进行颜色缺陷检测。考虑到视觉感知差别要与系统检测结果相匹配，采用主客观结合的方法。在检测系统中，通过对图像进行 CIELAB颜色空间转换，再结合主观评价对原始色差公式进行优化，利用修正后的色差公式计算色差值来判断图像是否存在颜色缺陷，从而达到对颜色质量的检测。　　本文以存在着不同种类缺陷的移印品作为实验样品，对系统进行全方位测试，同时挑选几组具有典型特征的缺陷产品进行分析。实验结果验证了硬件系统的稳定性及各环节所用算法的有效性，证明了上述系统中检测的方法是能够满足用户功能需求的，也表明了本系统具备集成化高、可靠性强等优点。最终，将该系统设备运用到在线生产中进行现场实时检测，实践结果证实了该系统在实际应用的可行性，具有很高的实用价值与重要的现实意义。