图像是反映客观世界的重要载体,清晰图像有助于人们的研究与探索。自动聚焦作为现代成像系统中一项关键技术,其目的就是辅助成像系统捕获到清晰图像,现已广泛应用于各个领域。在纺织纤维检测中搭配自动聚焦技术获取清晰地纤维图像,同样有利于提高纤维识别的准确性。目前,在显微镜自动聚焦系统中,主要采用基于图像处理法一类中的聚焦深度法。聚焦深度法主要由聚焦评价函数计算、聚焦窗口选择和搜索策略三个环节组成。本文就聚焦深度法进行了深入研究,针对该方法的研究工作安排如下:首先,建立了光学成像系统的离焦模型,给出了离焦状态下的点扩散函数与光学传递函数,分析了造成图像模糊的原因,为自动聚焦研究打下理论基础。其次,对聚焦评价函数进行了深入研究。从聚焦评价原理出发,阐释了评价函数的构造依据;根据分数微分运算具有可以大幅提升图像边缘和纹理细节信息的特点,将分数微分引入聚焦评价中,为了更有效的评价纤维图像的质量,构造出1～2阶微分算子,结合二阶整数微分,共同组成评价函数,旨在检测高频信息的同时,加强对中频信息的检测,综合图像的高频和中频信息作为图像清晰程度的评价结果。并与各类评价函数进行了仿真对比实验,通过定性定量分析,证明了所提评价函数的有效性。再次,对聚焦窗口的构建进行了研究。显微镜视野中,纺织纤维随机分布,传统的取窗方法并不能准确捕获目标主体。在分析比较几种常用的聚焦窗口的基础上,提出了混沌人工鱼群取窗方法。将混沌搜索算法加入传统鱼群算法中,提高了鱼群算法的全局收敛性;实时改变搜索步长及视野,提高其搜索精度。利用灰度共生矩计算窗口内图像的熵值作为比较依据,对传统鱼群和混沌鱼群算法进行了对比,结果表明改进后的鱼群算法获取的窗口包含的目标内容更丰富;将两种鱼群取窗方法与传统取窗方法进行了对比,证明了所提取窗方法更具有适应性。最后,使用上位机和下位机相结合的方式搭建了显微镜自动聚焦实验平台,对平台的硬件、软件进行了设计。基于自行研发的实验平台对所提聚焦方案进行了测试实验。实验结果表明,本文针对纺织纤维所提的聚焦算法聚焦效果较好,为纺织纤维自动检测做好了准备。