为了提高国内印刷业的生产自动化水平,针对国内高速印刷品图像质量在线检测理论研究与系统开发的严重滞后,本文对基于机器视觉的运动图像实时处理算法与理论进行了研究,并在此基础上完成了印刷图像在线检测的关键技术研究与系统实现。首先,通过对印刷检测的技术要求和应用特点进行分析,提出了一种基于服务器/客户端模式的分布式检测系统方案和基于TCP/ IP网络协议的图像数据传输方法,有效解决了多相机的图像处理与数据传输问题。为了保证对采集的印刷图像进行处理时有一个统一的基准,建立了一个采集图像质量的评判标准,提出了一种基于颜色采样的真彩色图像灰值化方法,设计了分段线性变换实现灰值图像的对比度增强,并针对号码印刷图像特点提出了一种数学形态学定向补全的运动模糊消除算法和基于迭代运算的最佳阈值分割算法。通过对印刷图像配准的主要影响因素的分析,提出了一种基于灰度形态学运算的印刷图像边缘特征快速提取算法;提出了一种基于特征子空间的小邻域搜索图像配准算法,可以统一处理有关标记类特征、灰度分布特征和线状特征的快速配准问题;提出了一种基于动态基准的双向差影图像匹配算法,实现了对明、暗印刷缺陷的同时提取。提出了一种基于投影直方图的号码区域分割方法和一种基于状态空间法的搜索策略,结合可变阈值最小距离法的聚类算法,实现了印刷缺陷的快速提取与聚类;对BP算法性能进行了改进并成功应用于印刷号码识别和印刷缺陷分类。最后,对图像采集装置中的照明系统和相机装夹机构进行了设计,针对烟标检测和票据号码检测研制并开发了印刷图像在线检测系统和处理软件,并成功应用于工业现场。