真空回潮是卷烟生产过程中制丝工艺的一道关键工序,原料烟叶在该工序后易粘附于烟框周转箱底部,若不及时清理,残留烟叶会随烟框周转箱再次进入真空回潮机进行多次回潮,导致烟片含水量超标,影响烟片处理过程质量控制的稳定性。针对该问题,本文设计一种基于机器视觉的烟框清扫机械手以及时清扫周转箱内的残余的烟叶。其中,通过视觉识别系统识别烟框周转箱内残余的烟叶的位置并规划机械手清扫路径,通过研究不同清扫头的清扫效果,确定扫头最佳参数,解决了卷烟制丝生产过程中,由于周转箱内残留粘附烟片多次重复回潮造成的质量控制不稳定和原料浪费问题,减少人工清扫成本,生产效率和企业生产效益得到有效提升。本文主要研究内容如下:（1）基于机器视觉的机械手烟框清扫系统设计。结合HN中烟工业有限责任公司AY卷烟厂现场实际生产设备尺寸、产品工艺相关参数和机械臂工作特性,对机械手结构进行了设计与选型,对机械手末端的清扫机构进行建模设计并试验,最终使用尼龙材质的毛刷配合四轴平刷形式进行清扫,通过正交试验,确定最优组合,即毛刷的转速为300r/min、毛刷长度50mm和毛刷直径0.4mm拥有最佳清扫效果,并对整体机构进行三维建模,达到了预期效果。（2）针对视觉识别系统进行设计。首先研究了视觉系统的选型,之后采集残留烟叶图像。根据残留烟叶的图像特点,对图像的预处理方法进行了研究和试验。在此基础上,将烟框横轴15等分,纵轴10等分,共划分为大小相等的150个网格,即每个单元格的长度为94mm,宽为111mm,通过图像二值化与轮廓检测获得烟叶图像区域,进一步得到烟叶区域包围矩形和中心点坐标。最后通过手眼关系转换,确定所需清扫的实际位置信息,为进一步机械手清扫动态路径规划提供基础。（3）针对烟框清扫系统机械手路径规划进行研究。通过遗传算法对机械手进行路径规划,设置种群大小为100,交叉概率为0.9,变异概率为0.1,迭代次数为1000,使用轮盘算法筛选出最佳个体确定清扫次序,优化了系统清扫性能。解决了传统机械手末端清扫头的各工作路径点被提前设定好,仅简单重复执行固定动作导致烟片含水量超标的问题。此外对机械手末端的启动停止时的S型运动曲线进行了优化,保证清扫机器人末端运动平滑,避免出现速度、加速度突变等情况,防止清扫机器人产生较大的机械振动和冲击,满足本系统中机械臂控制的灵活性要求。（4）针对视觉识别的机械手烟框清扫系统进行了试验测试。以HN中烟工业有限责任公司AY卷烟厂生产的“H金叶（硬H旗渠）”烟叶为对象进行测试,在每一次进行翻箱倒料后,对烟框底部进行图像采集和预处理,识别残留烟叶轮廓,基于遗传算法规划机械手清扫路径,清扫完成后使用电子秤收集烟筐内的残留烟叶称重,验证机械手清扫的效果。试验结果表明:在不影响生产连续性的前提下,烟框清扫系统的视觉识别系统能够对烟框内残余的烟叶完成准确识别,并基于遗传算法对清扫路线进行合理规划,实现烟筐自动清扫功能。经计算,采用烟筐自动清扫机械手,每年节约人工成本20万元左右;对比人工清扫,机器清扫效率更高,每年降低烟叶损耗20000kg左右,节约烟叶原料费用95.4万元左右,有效解决制丝线周转烟筐经真空回潮工序后在翻箱倒料处残留烟叶过多,造成烟叶浪费的问题,实现了企业降本增效。