烟草制造企业使用的卷接包装机械属于高速自动化生产设备。随着社会和科技的发展,卷接包设备上的自动检测水平越来越高。如今,多数烟机设备上也具备了外观成像检测,可以有效控制条包、小盒外观质量。由于凌乱烟支对质量影响不大,至今没有相关研究和相应检测;但是烟支凌乱是导致设备停台的主要原因之一,寻求一种有效方法来提前检测出凌乱现象,是本文研究的主要内容。本文在介绍机器视觉相关原理的基础上,结合卷烟生产流程,说明为什么凌乱烟支会导致设备停台,分析了设备停台的不利影响。根据工艺流程提出了识别系统的需求分析,并以此为依据确定了识别系统框图和各模块功能的设计方案。本文通过增加定位块来配准图像,以方便凌乱烟支识别,正确定位烟支流。正确提取烟支流以后,本文列举了三种识别算法:霍夫变换识别目标,识别横烟区域面积,识别横烟纹理的方法。并比较各种算法之间的优劣,寻求到了一种高效简易的方法——识别横烟色块面积来识别目标。在此基础上,针对项目特点,考虑硬件成本和易实现性,本文选用树莓派搭建了凌乱烟支检测系统。在树莓派上正确连接硬件线路和安装机架等硬件,正确安装相关插件的基础上,依据之前的系统框图和识别色块面积的相关算法,搭建了该实验平台并进行测试。最终结果显示,对于烟支凌乱在烟支流前部的情况识别效果较好,识别率高;但对于凌乱烟支横在烟支流后的情况识别算法和识别方法有待改进。该项目对识别凌乱烟支提供了一种可行的方法,具有很强的实用性,同时具有重要的指导意义和经济价值。