随着道路桥梁的高速发展，桥梁的养护和健康状况的检测变得日益重要，在对桥梁的视频检测中有一系列技术问题有待解决。本文研究了工业相机的自动调焦和图像拼接技术及其在桥梁检测用移动机器人中的应用，利用基于边缘检测的图像清晰度评价方法和改进的爬山极点搜索法，实现了自动调焦技术，基于点特征方法实现了图像自动无缝拼接，并最终完成了工业相机自动调焦技术和图像拼接技术在移动机器人中的软硬件实现。主要研究内容包括：基于改进的Sobel算子的图像清晰度评价方法：分析得知基于边缘的图像清晰度评价方法是利用图像边缘灰度梯度变化剧烈的特点，然后仿真分析了多种传统的基于边缘的清晰度评价函数，得出传统的评价函数在面对被噪声干扰较严重的图像时功能失灵。分析各种噪点的特征，最后提出了基于均值滤波去噪和对Sobel算子预设阈值(图像灰度均值的倍数)的清晰度评价方法，该方法对噪点的自适应性明显提高。基于改进的“爬山法”的最佳对焦位置的搜索方法：研究了传统的极点搜索方法，并改进了传统的“爬山法”，找到了一种较高效的极点搜索方法。基于改进的Harris算子的角点检测方法：分析了图像拼接的特征提取方法、相似性度量方法、去除误匹配方法等关键要素，仿真研究了多种传统的角点检测方法，得出了几种传统的角点检测算法有的定位不准，有的需要根据不同情况预设阈值，自适应性不强的结论。改进了Harris算子，提高了角点检测的自适应性。基于双向最大相关系数法和RANSAC算法实现了角点匹配，并最终实现了图像配准。分析了图像插值技术和图像融合技术，基于平均值插值法和渐进渐出融合法实现了图像的无缝拼接。基于桥梁检测用移动机器人平台，完成了工业相机自动调焦技术和图像自动拼接技术在移动机器人上的软硬件实现。