由于印刷工艺的复杂性、印刷环节的高速性，印刷品可能会出现各种各样的外观方面的缺陷，这是不可避免的情况。外观缺陷有很多种，例如少印、漏印、墨色呈现不均等，而存在缺陷的印刷品是不能出厂的，必须进行检测剔除。对于缺陷的检测和识别而言，传统的人眼检测方式无法确保检测结果的一致性，且判断依据较为主观，检测精度也随之较低，这些原因导致传统的人眼检测无法达到印刷品生产线上高效率高质量的生产需求。因此，对印刷品进行缺陷检测研究的意义十分重大。
　　通过对印刷品图像的缺陷检测技术展开研究，本文实现了一种印刷品缺陷检测方法。在处理印刷品图像的过程中，应用了图像裁切、二值化、校正配准等预处理技术，在缺陷检测上，对比了传统的几种算法，改进了传统的图像差影法，并结合区域生长法，对缺陷进行精准定位，并对缺陷部分进行分类处理。
　　本文的研究工作如下：
　　1、方案设计：本文通过研究印刷品缺陷检测领域的现状，总结国内外研究成果，结合实际工业需求，确定了具体的检测方案。
　　2、图像预处理：对印刷品图像进行裁切处理，提取ROI区域得到目标图像；应用Hough变换算法对印刷品图像进行校正处理；使用ORB特征提取算法对印刷品图像进行配准处理。
　　3、缺陷检测：缺陷检测部分采用改进的图像差影法，在传统方法的基础上，通过平均字符高度计算检测单元，将模板图像与待测图像对应的检测单元进行差分处理，并结合区域生长法，对缺陷进行精准定位。
　　4、缺陷分类：统计高频率出现的缺陷类型，根据各类高频率出现的缺陷的几何特征、灰度特征等，对图像缺陷进行分类。
　　在印刷品缺陷检测研究的基础上，基于简单、方便、实用的原则，本文设计了印刷品缺陷检测软件系统。该软件系统实现了图像自定义裁切、图像预处理、图像缺陷检测、图像缺陷分类等功能。根据实验结果证明本软件系统对印刷品图像的缺陷检测准确率和缺陷分类准确率达到97%以上。