目前,移印在电子、玩具等装饰印刷方面占据着重要的位置,但在印刷过程中受印刷工艺、机械精度等的影响,经常会出现各种印刷缺陷。传统的人工检测的方法依靠主观经验,不稳定并且效率低。随着科学技术的发展,基于机器视觉的缺陷检测技术应运而生。但是目前的机器视觉缺陷检测系统的准确率和误检率之间普遍存在矛盾,本文研究了基于机器视觉的移印品缺陷检测技术,设计了本文的缺陷检测算法,搭建了实验平台并进行实验,通过分析实验结果验证本文方案的可行性。针对移印生产工艺的特点和课题的需求,设计总体方案和硬件架构。结合移印缺陷检测的作业规范和目前机器视觉缺陷存在的问题,明确论文的功能定位和设计指标。在此基础上设计论文的总体方案,包括检测流程、总体目标等。基于此,设计检测系统的硬件架构。由于待检测图像在空间上会产生不同程度的倾斜和偏移,如何精确地配准待检测图像是缺陷检测的前提条件。在制作标准模板图、图像预处理等工作完成之后,通过研究传统的图像配准算法,分析本文的图像所具有的特点,提出了合理的图像配准算法。针对文本图像的分行隔开的特点,采用傅里叶频域变换结合霍夫变换的方法校正倾角,之后采用傅里叶相位相关原理的方法校正偏移;对带画面图像,采用基于快速鲁棒算法的三模板匹配算法校正图像。缺陷检测算法的设计是本文的另一个重点。在归纳总结普通的缺陷检测算法后,为克服缺陷检测对配准精度过于敏感的缺点,提出了基于高斯滤波的图像差分法,又基于此提出了基于高斯差分梯度和高斯滤波的图像差分法解决轮廓残差带来的影响。得到二值化差异图之后,利用八邻域漫水填充法对缺陷区域进行识别和计数,据此结果判断移印品是否为良品。最后通过两组实验,分析了实验数据和数据背后的原因,验证本文算法的有效性。