烟条检测系统是集光、电、机械、计算机、数字图像处理等技术于一体的检测控制系统,应用于烟草行业烟条包装过程中大条外观质量的检测,可以无损在线检测生产线上有外观缺陷的产品,并自动将其剔除,具有高效、高速、准确的优点。从而可以保证产品质量,降低劳动强度,改善工作环境,具有高效、高速、准确的优点。它的使用可以大大提高生产线的自动化程度,拥有广阔的前景。本文在以下几方面对机器视觉技术在烟条检测系统中的应用进行了研究。通过对数字图像处理技术的研究,并针对现场情况对系统的要求,提出模板匹配、图像旋转、纹理分析、拉线检测等数字图像处理算法。论文针对模板匹配计算工作量大、效率低的缺点,提出了压缩、分层的搜索方法,该方法可在一次扫描过程中同时对多个目标进行标记,避免了传统模板匹配算法的盲目搜索;提出了快速中值滤波改进算法,该算法充分利用了前后滤波窗口的相互关系,减少了参与数据排列的数据元素,避免了传统算法中对各个滤波窗口内所有像素都要进行一次排序的缺点,提高了计算效率;提出了基于最小二乘法的拉线检测算法,该方法通过对图像中最大梯度的计算,拟合出直线方程,进而根据参数判断产品合格与否。为了得到更加适合于处理的图像,本文从光色、光源形状、光源类型、照明方式几个方面对照明系统做了研究。最后,基于视窗系统,在Visual C++开发平台上,设计了软件的体系结构,编写并调试了各功能模块。