为了顺应企业现代化、信息化管理的发展趋势,国内许多烟草企业都采用了现代化物流管理的方法,传统的手工作业被自动化的条烟、配送系统所代替。条烟分拣就是条烟配送系统中的重要环节。本系统用于在条烟分拣过程中,对包装好的整条条烟的品牌、种类进行识别,通过计算机完成自动复查功能,提高条烟分拣效率,减轻劳动强度。本文以系统的整体工作流程为主线进行组织。绪论部分首先介绍了条烟识别系统的背景知识和研究意义、并对图像采集装置的硬件进行设计。然后分析了系统的需求、条烟图像的特点,对系统软件部分进行了总体设计并确定了各部分算法的主要研究方向。接下来具体地分析了边缘检测、分割定位、特征提取的具体算法,基于条烟图像的颜色和尺寸特点,制定了初步筛选方案,并确定了识别的决策方案。本文提出了多层次的条烟图像预处理算法——外边缘采样法。该方法充分利用了条烟的颜色、形状、尺寸、位置的特点,是一个针对性强的预处理算法。这种方法将图像的预处理分为几个层次,不同层次可解决预处理过程中遇到的不同问题,综合结果得到可用于识别的有效的条烟图像。在特征提取方面,本文采用了主元分析法与Fisher线性判别相结合的提取方法,能够通过转换矩阵获得图像的特征向量。系统的识别决策都是基于特征向量来实现的。在文章的最后列举了系统各部分的实验结果,并对总结了课题的研究成果,展望了课题的发展方向。