迅猛发展的科技和灵活多变的市场促使卷烟企业不断优化其自动化生产流程。本文提出一种通用的烟盒结构光视觉检测方案,采用非接触的检测方式,用于识别剔除外观质量不合格的烟盒。该方案不仅可以用在烟包外观检测也可以用于条包外观检测等。该方法不仅提高了烟盒生产线的自动化程度,大幅减少了劳动强度,改善了产品检测效果,并且在其它领域也拥有广阔的应用前景。本系统基于机器视觉三维重建技术,采用三角测量法获得烟盒表面三维坐标点云数据,分析处理点云,还原烟盒表面轮廓特征,进而判断烟盒外观质量。论文首先探讨了在线检测系统的工作原理、结构组成及点云数据的采集和处理过程。然后根据系统要求进行系统硬件选择,并搭建实验平台,系统硬件主要包括激光投射器、CCD摄像机、投射器与摄像机支架、水平移动平台等。接着,详细论述了人工干预与自动处理相结合的新型点云数据预处理方法,并给出了点云数据处理的具体实现过程；提出了Delaunay三角剖分合成算法,运用NURBS曲面拟合,误差分析等方法实现了烟盒表面的三维重建和外观形变检测功能；最后,讨论了烟盒在监控界面中的三维显示功能的设计与实现。实验结果表明系统设计方法具有可行性和可靠性。