本文以印刷品色彩检测为背景,针对检测过程中算法的速度和精度不平衡的问题,采用了机器视觉的原理对检测算法的综合性能进行优化。在保证算法精度达到指标的条件下,提高算法的执行速度。文章对软件的检测流程进行分析,将影响速度的因素分为不同的模块进行优化,提出了对印刷品进行全画面色彩检测的算法流程。　　(1)在图像处理模块中,提出了采用双线性插值的方法来提高图像的缩放效果,提高了图像像素逆变后的插值精度。　　(2)在套印不准模块中,提出了将套印标记分别进行垂直和水平投影的算法流程,该方法应用了灰度投影的原理,将目标和背景进行分离,可以快速的确定套印标记的端点坐标。　　(3)在条形码检测模块中,提出了基于模板定位和基于扫描线检测的算法流程,将定位后的条码采用扫描线从上到下依此扫描,并且记录扫描线上的参数,可快速精确的确定质量好坏。　　(4)在图像定位模块中,提出了基于粒子群(PSO)的彩色印刷品图像分层搜索定位算法,该方法应用了图像金字塔的原理,对印刷品图像进行多尺度变换和分层;然后,在求解图像定位模型的最优参数时,引入粒子群算法进行迭代,快速得到最优值。　　(5)在色彩检测模块中,提出了在Lab空间进行划分精度等级的算法流程,该方法将采集的图像从RGB空间转换到CIELab空间,得到区域的色差值,然后对分层后的图像按照不同的等级进行检测,按照从精到粗的检测,大大提高搜索的效率。　　(6)在Blob特征提取模块中,提出了基于链码的边界追踪算法,以及采用基于行扫描的边界起点定位算法,通过实验证明了算法只需要一次就可以对连通区域进行标记,标记效果好。