目前制造业形势越来越严峻，各行业价格透明，利润低，印刷市场竞争也异常激烈。在行业内，除了价格被客户考虑，产品的质量也是一个重要的关注点。产品的质量、可靠性和稳定性，以及生产成本的高低，对企业的市场竞争力起着至关重要的作用，甚至影响到企业的生死存亡。
目前印刷品的质量一般都是通过人工的方式检测，然后由工作人员对成品和不良品进行分拣和堆放。这样不仅增加了工作人员的劳动强度，而且检测质量也难以保证。其次，效率低下，浪费时间和成本。
自动印刷质量检测系统满足了印刷企业对产品质量控制的要求。该系统采用自主研发的表面缺陷检测、颜色测量、快速建模等核心算法。广泛应用于包装印刷、标签印刷、商业印刷的在线质量检测和最终印后检查。视觉用于印刷和包装行业的质量检测。它的基本工作原理是用照相机拍摄(采集)印刷品的图像，在计算机中与印刷品的标准图像(模板)进行比较。如果发现差异，超过设定的公差范围，则判定为不合格品。实际的机器视觉系统要复杂得多。
印刷字符检测的类型：
OCR只是印刷体字符检测的一种，也就是字符识别。实际上，印刷检测的难度在逐渐增加，可以分为以下三类。
1.印字有无检测：顾名思义，它只是检测打印是否存在。可以用图像传感器识别，非常简单。
2.OCR：视觉字符检测和识别。主要目的是看一个字符是“A”还是“B”，将识别结果与标准进行比较，或者直接输出识别字符串。
3.OCV:视觉字符验证。不仅要识别字符，还要检测字符的印刷不良，比如漏笔。总的原理是利用图像差，就是把好图和坏图相减，挑出不好的地方。难点在于：a)对于大视场的检测，因为需要高精度，所以要求高像素，所以处理的数据量非常大。在做算法的时候，我们需要更细致的考虑如何保证速度。b)需要识别好产品的差异。也就是没有两个好产品是100%相同的，两者互不相同，属于好产品的范畴，需要被Pass，哪些坏产品是真的坏，需要给ng。应该根据样本量足够大的好产品对算法进行迭代。c)对于打印数据的变化，如时间和日期，也应考虑这种变化量。因为比较复杂，所以多由定制开发的专用机器来完成。成本也会相应高一些
