日期码缺陷检测仍然以人工为主。现有的用于检测日期码缺陷的算法受限于时间复杂度和准确率，无法在工业界获得较大范围的应用。针对这样的情况，提出了一种新的基于迭代配准的post-rotate iterative closest point（PRICP）算法。该算法把日期码抽象为点特征，通过对模板和特征点进行配准来快速检测日期码的缺陷，引入机器学习进一步提高了该算法的准确性、鲁棒性及缺陷分类能力。该算法已经成功应用于青岛啤酒厂流水线喷码日期的缺陷检测中，现场运行结果显示该算法在鲁棒性和效率方面明显优于其他方法，适用于多个连通域信息码的快速缺陷检测，同时不受条件及背景约束，抗噪声能力强，可直接应用于其他