针对加热卷烟烟支端部常见质量缺陷(烟支变形、空头、空松等)难以进行在线检测的问题,基于机器视觉检测技术设计了一种加热卷烟烟支端部质量检测系统。该系统利用高速计数卡、工业相机、爆闪控制器等硬件完成图像采集,在工控机中先使用 Canny 算法进行烟支轮廓检测识别,而后分别基于轮廓半径均值和标准差判定烟支变形、基于全局阈值二值化识别烟支空头、基于局部自适应二值化识别烟支空松,根据识别结果对烟支变形、空头、空松的端部缺陷进行在线剔除。对该系统所使用的二值化算法的性能的情况以及系统在实际生产中,结果表明:与 OTSU、Bernsen、Niblack 等方法相比,全局阈值二值化在空头检测上具有最高的准确率(99.8%),自适应二值化在空松检测上具有最高的准确率(99.0%);该系统对加热卷烟烟支端部变形、空头及空松等缺陷的检测准确率≥ 99%,并在计算时间上有明显优势,适应于生产线高速运行要求,可为提升加热卷烟烟支端部质量及生产过程控制提供参考。