随着科学技术的日新月异,自动化技术领域中机器视觉技术理论在印刷品行中的应用也不断深化。本文基于机器视觉的印刷品质量在线检测系统之上,为了解决如何从采集的图像中准确快速的提取不含杂景的运动目标(印刷品),将融自动控制、图像处理、模式识别、人工智能等不同学术领域的一项高科技的运动目标检测技术应用到本印刷品质量在线检测系统中。把运动对象从复杂多变的背景中快速而准确地提取出来是对印刷品图像进行进一步分析和处理的基础,不但大大提高了检测效率而且减少了算法的复杂度。本文在对印刷品缺陷在线检测系统以及视频图像运动目标检测技术的相关原理进行深入研究后,设计出了实现该系统的解决方案,围绕解决方案做了以下方面内容的研究:(1)图像初步预处理是一种在运动目标提取中必不可少的数字图像处理技术,该技术主要包括平滑去噪,二值化、形态学处理、灰度化、直方图处理等。平滑去噪技术能够去除印图像中的噪声点等不稳定因素,根据噪声的类型,本文采用中值滤波进行印品去噪;二值化技术的关键环节就是阈值的选择,阈值选取的好坏直接影响到图像分割的情况,对比分析全局和局部阈值两大类方法,最终本文采用全局阈值算法中的Otsu进行阈值选取;由于提取到的运动目标因为环境因素难免存在空洞或者断裂,因此需要采用形态学中的开闭运算对获取到的运动目标进行处理,使得目标更加清楚柔和。(2)鉴于印刷过程中产生不合格印品的机率相对来说比较小,大部分情况下印品都是合格的因素,且基于实时性的考虑本文采用设置随机算子的方式随机提取图像帧,继而再进行后续的印品提取与检测。(3)对当前发展较完善的几种运动目标检测算法进行研究、分析,在综合各自优点的基础上设计一种三帧差法与单高斯建模算法想融合的目标提取算法,该算法不仅中和了三帧差法提取目标不准确的缺陷且克服了背景减除法对光照敏感的弱点,并利用MATLAB R2008a系统验证了算法的有效性。