随着卷烟厂的发展和细支烟生产规模的加大,卷烟厂原有针对常规烟设计的风力送丝系统已不能完全满足细支烟的加工需要,卷烟厂需要根据风力送丝系统管道中烟丝的实时输送状态配合风送系统的风速等参数,总结出一套新的风力送丝系统工艺参数标准。因此风力送丝系统中的烟丝输送状态检测是急需解决的一个技术难题。目前可查到的研究中的几款烟丝输送状态检测设备大多存在着管道改造工程量大,设备成本高和操作复杂等缺点,所以未能投入到实际生产中。本文针对以上问题,将近几年来研究火热的机器视觉技术应用到其中,设计了烟丝输送状态视觉检测系统,该系统可有效解决管道改造工程量大、设备成本昂贵和操作复杂的问题,并且在高效的检测算法加持下,提高了检测的精度和速度。本文主要研究内容如下:（1）搭建了视觉检测系统的开发环境。根据传统视觉系统构成,总结并初步设计了烟丝输送状态视觉检测系统的硬件结构,并根据检测需求和工作场景对各部分硬件进行了选型,然后在电脑中搭建了视觉检测系统软件开发所需的VS2019、Qt和Open CV等平台,为后续研究做了充分准备。（2）研究了烟丝图像的采集和预处理方法。简要对图像采集中需要解决的问题进行了介绍,并对工业相机进行图像采集前的标定环节展开了研究。然后对采集到的图像进行专项算法研究前所需的图像预处理技术进行了实验对比,确定了用基于颜色空间的识别方案来提取图像中的烟丝信息和用Canny算法检测烟丝边缘,为后续的烟丝轮廓提取打下基础。（3）提出了两种针对烟丝输送状态检测的图像处理算法。在整理分析了现有的图像处理算法后,针对烟丝空间分布状态检测和烟丝速度检测这两个检测方向做了详细的算法研究和实验验证,最终确定了烟丝输送状态检测算法的流程,提出了基于HSV颜色特征的烟丝提取算法和基于轮廓提取和SIFT特征点匹配的烟丝运动矢量检测算法。（4）设计了视觉检测软件系统的各功能模块和交互界面。在完成实验环境下烟丝输送状态检测的初步验证后,对视觉检测软件系统的整体结构和各功能模块进行了研究,并利用搭建的Qt和VS2019等软件开发平台对视觉检测系统的人机交互界面进行了设计。