印刷,现今世界信息产业的重要组成部分之一,承载的主要任务是图文信息的高质量复制和色彩的真实再现。目前,印刷业已经完全进入了数字化、全自动化、高速化的时代。面对印刷客户和消费者对印刷品质量要求的不断提高,在保证印刷质量的核心前提下,提高印刷品的检测速度和精度,并完善印刷品质量标准是印刷行业不懈追求的目标,更是印刷行业进行数字化、标准化和规范化建设的必然要求。因此,一些新的印刷方式和检测办法便随之被印刷业者提出并重视起来。本文将针对印刷全画面检测的定位进行仔细阐述,并提出了叶状特征算法,通过Visual C++搭建印刷全画面检测中的图像定位系统。本文针对叶状特征算法的特性,将印刷品分为类矩形以及类椭圆印品,并对此二类印品进行图像定位。类矩形分类中的叶状特征算法将图像定位精确到了计算机能够识别的最小单位上,把整幅图像划分成为一个个小的像元,再通过将这些像元组成单排的像元组,最后通过这些小的变化和移动来实现整幅图像的定位操作。这是一个完全的刚性旋转,理论上保证了百分之百的定位准确率；类椭圆分类中的叶状特征算法依靠的是外部插件OpenCV实现旋转,但是其精确度并不高,因此笔者还通过调整最长径与旋转步幅的关系,找到一个通用且适用的阈值实现定位,此阈值指的是最长径的宽度,阂值的增大保证了定位的容错率,降低了OpenCV旋转步幅的要求,由此则提高了OpenCV旋转的精度。最后,通过Visual C++搭建起印刷全画面检测中的图像定位系统,以配合后续印刷参数的检测。本文还针对图像定位特性,提出了基于图像定位前后墨量、墨层厚度以及色度三类值的评价标准,通过这三个参数指标,来实现对应用于印刷品全画面检测图像定位系统的结果评价。