产品质量自动检测是提高生产效率的有效手段。烟草行业是云南的经济支柱之一,卷烟的生产已经高度自动化。但是,速率为120—200支/秒的高速烟支生产流水线上,存在一定比例的外观不合格烟支,这些烟支如果用人工检测,就使得流水线的生产效率严重降低。所以,设计简单的烟支外观检测算法,能够实时地检测外观不合格烟支,是提高效率的必要手段。本文利用数字图像处理的基本方法,设计并实现了烟支瑕疵检测算法,能够识别外观瑕疵香烟,并能够对烟支的瑕疵种类大致进行判定。论文所做的工作如下:(1)对产品外观瑕疵检测做了综述;(2)研究了烟支图像的预处理方法。在预处理阶段,首先对烟支图像做了滤波处理,降低噪声的影响;然后,为了后期处理方便,把单支烟支从图像中分离出来;由于滤嘴和烟棒的颜色差异较大,为了瑕疵判别方便,采用Sobel算子,对烟支中的滤嘴和烟棒进行了分离;(3)研究了烟支产品的瑕疵检测算法。针对烟支常见的错牙、局部泡皱、滤嘴暗点、烟棒斑点、烟棒刺破等瑕疵类型,本文先进行斑点检测,后通过分析灰度图像残缺部分所占面积比的方法来对各种瑕疵进行判断;由于滤嘴部分有商标或文字图案,它们会被误识别为滤嘴暗点,为了降低误识别率,提出了一种分离商标的多重检测方法,实现了烟支瑕疵的检测与识别;(4)利用Matlab编程语言,对本文所述算法进行实现,为高速自动化的烟支生产线上瑕疵检测实现提供了理论依据。