制造业是一个国家实力的体现,而印刷工业是其中的重要组成部分,随着经济的发展,印刷工业如何利用先进技术创新发展成为不得不面对的问题。在实际的生产过程中,印刷品经常出现印刷质量问题,譬如漏印、墨点、划伤等缺陷,并且当前的印刷缺陷还会对后序的印刷产生影响,这些问题的出现直接决定着企业生产的印刷品能否得到客户的认可和满意。但是以往对于印刷品缺陷的检测和识别都是依靠人眼来观察,耗时长并且准确率也不高。因此为了解决这些印刷品缺陷问题,设计开发一款基于FPGA(现场可编程逻辑门阵列)的能够对印刷品的缺陷问题进行高效实时检测的印刷品缺陷检测系统来解决现阶段印刷品制造业中出现的问题,具有非常重要的意义。本系统的开发过程经过了实地调研,所开发的功能符合实际应用,能够较为圆满地解决生产过程中存在的印刷缺陷问题。本系统搭建了人机交互的可视化Web系统,首先,在硬件平台对印刷品进行拍照操作后,由用户通过交互模块提交标准图像模板和检测流程,数据传入后台,通过模板与待检测图片进行图像匹配,从而得到检测区域并对检测区域进行不同错误类型的检测,检测结果包含错误类型与错误位置两个参数。系统将标记出相对应的缺陷位置并标明缺陷类型,并将检测结果实时反馈,以方便客户针对特定的缺陷类型进行相应的处理。Web系统使用Python语言编写,采用了当前最新的Vue.js前端框架进行开发设计,运用模块化编程方式,便于二次开发。本系统图像分割模块采用了 FPGA加速实现,从而使得图像分割流程能够高速完成。在印刷品的分类检测程序中,采用了 HOG(方向梯度直方图)特征提取及SVM(支持向量机)分类的方式,使得系统对于不同的印刷品缺陷都能够进行有效的识别和分类,同时采用了 OpenCV中关于图像处理的有关接口来具体实现。本系统基于机器视觉有效解决了当前市面上存在的印刷品缺陷检测交互性差、速度慢、准确率低等问题,相比较传统的印刷品检测系统取得了长足的进步,对整个印刷品行业的发展起到了推动作用。