织物组织结构自动识别是纺织工业信息化的一个重要课题，本课题针对在织物组织结构识别中碰到的，在高放大倍率下，仅仅通过一次拍摄，难以获取反映一个循环周期内织物组织结构图像的问题，研究和设计出了一套基于计算机视觉的自动织物组织结构识别系统。本文主要设计了该系统的光学图像采集部分的硬件结构，以及提出了关键的图像拼接算法，并进行了实现。主要内容包含： 1． 简单介绍了织物组织结构的概念、现有的织物组织结构分析识别技术和各种图像拼接技术的应用现状。结合纺织工业的生产现状，给出了织物组织结构识别系统的需求分析和总体设计，并详细介绍了该系统的硬件选型和系统搭建，以及织物图像预处理方法。 2． 重点阐述了图像拼接过程中的三项关键技术：图像配准、图像合并和多幅局部图像自动拼接。针对图像配准，通过分析了现有的配准方法和织物图像特性提出了一种先提取织物纱线周期，然后通过动态选取配准模板的模板匹配拼接算法；针对图像合并，通过分析合并接缝产生的原因，提出了通过信号延缓、拉伸方式缓解和消除缝隙的方法。针对多幅局部图像拼接，提出了一种多幅局部图像快速拼接方法，实现自动连续完成多幅局部图像拼接的功能。同时对织物纱线密度的识别进行了初步的研究。 3． 织物组织结构识别系统中图像拼接部分的详细实现，为系统的实施奠定了坚实的基础。该系统有效的提高了纺织工业织物产品检测的智能化和自动化程度。 该系统已研制出样机，论文所提出的图像拼接算法，经实际验证说明效果良好。