我国是纺织大国,提升纺织品的品质和纺织装备效能是我国跨入纺织强国的重要环节。机织物疵点是影响其品质的重要因素。目前,针对机织物疵点检测的方式有两种,一种是离线检测,另一种是在线检测。在线检测能够及时监测织物的生产过程并实时反馈信息进行工艺处理,可有效提升产品等级。在线检测一般将相机紧凑地集成于织机上,织机振动会造成采集的图像质量下降,严重影响后续的图像处理。本文针对在线验布图像采集系统进行研究,分析并提高采集的图像质量,为后续疵点检测奠定基础。全文主要内容和成果如下:（1）剖析织机结构组成和布匹织造工艺,揭示布匹疵点产生的原因及其形貌特征,确定布匹疵点检测精度要求;同时,分析在线验布系统,提出系统的设计要求并完成图像采集系统的方案设计;根据设计要求完成部分相关的硬件选型。（2）通过理论分析和实验测试获取织机振动能量分布,分析了织机的振动特性,从不同方向分析振动对相机成像质量的影响。（3）从图像纹理特征出发,利用灰度共生矩阵的特征值对布匹图像进行清晰度评价,通过实验对比分析不同方法对布匹图像清晰度评价的效果,证明该方法具有良好的单调性、灵敏性和抗噪性。（4）利用图像处理的方法对采用硬件方式难以解决的图像模糊进行了清晰化处理:利用微分图像自相关法估计出离焦模糊半径;通过比较不同算法的去模糊效果、抗噪性、时效性,采用维纳滤波对图像去模糊;针对去模糊后图像存在的边界振铃,利用基于边界扩展的方法消除了边界振铃。（5）将图像清晰化技术应用到疵点检测中,分析存在的问题,建立了本系统的图像清晰度阈值。经实验证明利用本文所采用的方法对模糊布匹图像进行清晰化处理,处理后的图像满足检测的清晰度要求且具有良好的图像分割效果。本文研究可为在线验布图像采集系统和图像清晰化处理提供技术支撑和方法指导。