包装印刷品在印刷过程中经常会出现各种各样的印刷缺陷，如果质量检测不严格，就会有缺陷产品出厂。由于包装印刷品是产品的外衣，其印刷缺陷不但会影响印刷品本身的形象，更会影响所包装的产品在消费者心目中的形象，所以对印刷品质量的要求越来越高。如今印刷企业主要是通过人工检测印刷缺陷，这种方法难以保证质检效果，随着机器视觉技术的成熟，越来越多的印刷企业开始使用机器视觉技术检测印刷缺陷。　　 包装印刷品的图案越来越精美，客户要求的检测的精度越来越高，而精度提高，难免把一些合格的产品判断成缺陷产品，这样就增大了检测的难度。本论文针对包装印刷品缺陷检测，构建图像采集系统，开发印刷缺陷检测软件，通过试验，选择使用更加有效的处理方法，提高检测精度，降低误判率。　　 论文使用线阵CCD相机采集图像，使用直流驱动的高功率LED灯照明提高图像的亮度稳定性，使用旋转编码器提高图像的形状稳定性。　　 论文选用分通道或灰度合成的方法实现彩色图像的灰度化。为了提高模板匹配的精度与适应性，使用基于边缘的模板匹配；并使用两个模板匹配得到的坐标值，获取几何变换矩阵，对待检测图像进行几何变换。使用模板比对的方法进行缺陷提取：用待检测图像与模板图像相减获取差别图像，设置对比度阈值获取二值化图像，通过Blob分析的结果提取缺陷。由于胶印机印刷品会产生一定的色差，论文使用大小模板与待检测图像比较，来消除色差带来的误判。为了降低边缘误判，使用灰度值形态学处理模板的边缘。