随着市场经济的发展，在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量，效率低且精度不高，已远远不能满足市场对质量及品质的要求。而机器视觉检测方法的应用，大大提高生产效率和生产的自动化程度，成为生产过程中质量检测、品质控制的最佳选择。

由于机器视觉技术具有极大的优越性，可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。

机器视觉工业检测系统就其检测性质和应用范围而言，可以分为定量和定性检测两大类。在工业在线检测的各个应用领域机器视觉的应用相当广泛。如：印刷电路板的视觉检查、钢板表面的自动探伤、大型工件平行度和垂直度测量、容器容积或杂质检测、机械零件的自动识别分类和几何尺寸测量等。此外，在许多其它方法难以检测的场合，利用机器视觉系统可以有效地实现。机器视觉的应用正越来越多地代替人去完成许多工作，这无疑在很大程度上提高了生产自动化水平和检测系统的智能水平。　

文字印刷媒介作为目前存贮、传播、交换信息和传播文化的主要途径之一，检测、控制和评价文字的印刷质量是出版印刷企业生产和管理工作中重要的环节。影响文字印刷质量评价结果的因素很多，如墨色密度、反差清晰、有无断笔漏画等，且一直以来，对于这些指标的评价都是采用人眼视觉来进行的。这样的检测方式已经不能满足人们对效率及质量的要求，技术更新亟待解决。

在这中状况下，为实现印刷质量的快速检测与客观评价指标的改进，针对人眼对文字印刷质量的检测与评价的局限性，行业引进机器视觉技术、图像处理模式识别等手段，对文字印刷质量进行检测和评价，极大的解决了这一问题。基于机器视觉系统的文字印刷在线质量检测系统，大大的提高了书刊印刷的质量和效率，并降低了生产成本。

基于机器视觉系统，还可以对喷码文字进行识别检测。先通过对字体轮廓、网格、投影等特征提取，然后，根据统计的特征进行判断，最后针对文字体轮廓特征特别接近，提取内沿的局部特征进行第二次判断。此方法已经在工业应用中取得了很好的效果。诸如此类的基于机器视觉技术，在文字印刷、字符检测、喷码文字缺陷检测的应用还有很多，充分体现了机器视觉技术的优越性。

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