随着社会的发展,人们对热转印胶片的质量和产量需求也逐步提高,目前胶片的人工缺陷检测方式存在效率低、效果不稳定等缺点。所以提高对印刷品的检测准确性和速度,对企业和行业的发展都有着巨大的实际意义,是一个重要的研究课题。针对热转印胶片视觉检测设备的设计需求,设计出了适合的机器视觉检测方案,并进行了方法与效果的验证。论文的主要研究内容有:调研出了系统的检测具体需求。依此设计缺陷检测系统的总体方案,根据现实情况对系统的硬件部分作出具体设计和选型。并对软件检测算法作出具体流程设计。对于待检测胶片存在多个码数的情况,分析了目前常见的多个模板的配准方式,最后确立采用先用CNN模型对待测胶片码数分类,再进行准确的配准的方式。分析了ResNet网络具体实施细节,通过构建网络、收集数据及增强、图像预处理等方式,得到预测胶片码数的网络模型,对测试集的实验表明,分类准确率达到98.1%。对于图像的准确配准,提出了基于SURF和优化RANSAC的配准方法。采用SURF进行特征提取,使用双向匹配法进行特征初步匹配,对RANSAC算法采用先大概率错误点去除、再进行分次拟合的方式完成优化,实现对匹配对的准确筛选。实验表明该方法有效去除错误匹配对,同时匹配耗时下降了29%。设计实验对比传统多模板配准方法与本文多模板配准方法整体耗时,表明本文方法耗时仅为常规方法的24%。对于胶片存在的刮痕、针孔、气泡、脱落等缺陷,提出基于改进的ViBe算法检测方式。使用扩张样本采样空间和增加初始化图像的改进方式建立ViBe模型;利用方差作为参考,自动调整前景检测里高动态区域的检测阈值,减少误检;依据动态区域的特性,完成模型更新时的更新概率自适应调整,提升该区域的样本更新速率;加入基于形态学处理的去噪功能,并结合面积阈值,完成更准确的缺陷定位。最后完成系统的硬件平台搭建,软件算法的编程和界面的制作。设计和完成了对准确性和速度的系统测试,对450合格品和150不合格品胶片的测试统计结果显示,系统的漏检率是0.67%、误检率是1.1%、整体平均耗时730ms/片,均满足所设定的设计需求。具有良好的准确性和效率,鲁棒性较强,综合性能和实用价值良好。