应对视觉检测系统中的图像模糊问题，可以从以下几个方面入手：
1. 定期清洁与检查硬件设备：
镜头污损、摄像头固定不稳定是图像模糊的常见原因。应定期清洁镜头，检查摄像头的固定螺丝，确保其稳定性，并进行精确的聚焦调整，以改善图像质量。
2. 优化光线条件：
光线干扰，如强光、阴影或反光，可能导致视觉检测系统无法准确捕捉图像。为解决这一问题，可以使用遮光罩、滤光器或增加适当的光线照明，以提高图像质量并减少光线干扰。
3. 应用图像复原技术：
当图像模糊是由于相机运动或拍摄物体运动导致的运动模糊，或是对焦不准确导致的焦距模糊时，可以采用图像复原技术。这包括逆滤波、Wiener滤波、盲去卷积等方法，它们尝试通过估计模糊核并应用其逆变换来恢复原始图像。
4. 利用深度学习方法：
深度学习方法，如卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）和自编码器，也可以用于处理模糊图像。这些方法能够直接从模糊图像中学习有效特征，或通过对抗训练生成清晰的图像样本，从而改善图像识别效果。
5. 采用传统算法改进：
边缘保持滤波和多帧超分辨率重建等传统算法改进方法也可以用于处理模糊图像。边缘保持滤波在去除噪声的同时尽量保留图像的边缘信息，而多帧超分辨率重建则结合多张低分辨率图像共同重建高分辨率图像，以提高图像质量。
6. 针对特定应用场景的解决方案：
在特定应用场景中，如SLAM（实时定位与制图），相机高速移动引起的运动模糊是一个常见问题。通过建立相邻图像特征坐标差与模糊尺度之间的量化关系，利用相邻图像间匹配点的位置关系定量计算模糊程度，并在SLAM过程中筛除模糊较大的帧，可以有效应对运动模糊问题。
通过定期清洁与检查硬件设备、优化光线条件、应用图像复原技术、利用深度学习方法、采用传统算法改进以及针对特定应用场景的解决方案，可以有效应对视觉检测系统中的图像模糊问题。
