印刷品检测作为计算机视觉系统的一个应用场景,经过数年的发展与演化。视觉系统也从包装品检测走向高端印制品检测或防伪印制品的检测。为了更好的控制防伪产品的质量风险,提出了护照相关印刷品应用下安全线检测区域检测方法的提升方案。利用此提升方法达到防伪印刷品的检测全面覆盖,保证产品的质量与风险可控。护照防伪纸采用全埋安全线的防伪特征点。安全线呈现细长条状贯穿于整张纸。同时,安全线所覆盖的图文区域色彩成灰暗色且放置安全线位置不固定,导致检测系统误认为安全线所覆盖区域为印刷缺陷,产生大量的误检测。因此,提出一个能够解决安全线所导致的误检测的解决方案。基于现有的机器视觉检测平台,进行相机增益的调整,提升整体图像采集的亮度。根据平台所采集图像,验证基于现有的机器视觉检测系统所采用的NCC(Normalized Cross Correlation)算法,无法为达到反射光源下安全线区域的正确匹配。同时,又进行类比与分析SURF(Speeded Up Robust Features)与SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)对于安全线区域检测性能,验证各自算法均存在检测瓶颈。由此本文提出基于SURF特征点的HOG(Histograms of Oriented Gradients)旋转不变的低维描述子应用。本文提出了两种解决方案,以提升其对旋转图像的适应性。为验证HOG-SURF具备优于SURF的抵抗光照变化的性能,将HOG-SURF描述子与传统SURF描述子进行对照实验。经由小批量样本测试,比较HOG-SURF与传统SURF的匹配准确率。HOG-SURF的实验结果达到预期图像匹配效果。根据准确的安全线区域匹配结果,设计安全线定位算法以定位安全线所在的区域。在安全线定位的基础上,提出图像复原的方法。复原图像完全可以用作后续印刷图文的缺陷检测。经过测试,被复原图像没有出现明显的失真,同时没有过多的削弱安全线所在区域及其周边区域的检测能力。本文实现并验证HOG-SURF描述子的可行性与检测优势。此描述子的应用可以避免因安全线区域遮挡而导致的缺陷未能正确检测的问题,扩展具有安全线防伪特征产品的检测覆盖面。