随着现代制造业技术的不断进步,机器视觉应用越来越广泛,同时,工业应用对视频分辨率、图像处理速度和处理精度要求不断提高。后PC时代,嵌入式机器视觉成为了机器视觉领域的研究热点,它集视频图像采集、处理、分析、传输等功能于一体,并且具有高性能、低功耗、小型化等特点,其在许多行业都有着广泛的应用前景。本论文重点研究了嵌入式机器视觉的核心——高清视频采集处理系统,探讨了基于Zynq-7000平台的高清视频采集处理系统Linux移植、视频处理IP核驱动设计、硬件加速字符识别处理等关键技术。首先深入分析Zynq-7000平台“FPGA+ARM”的基础特性,描述了高清视频采集处理的整体框架,实现了高清CMOS图像采集、FPGA上图像预处理、以及视频图像的缓存。然后在ARM上移植嵌入式系统,移植包括U-Boot移植、Linux内核移植、Ramdisk文件系统移植、OpenCV函数库移植和设备树设计。同时在深入理解Linux驱动程序与硬件IP核的关系、V4L2设备驱动框架及API使用的基础上设计了视频IP核的驱动程序。在应用层设计了基于V4L2框架的视频流采集传输控制程序,实现了字符识别软硬件协同处理。通过对高清视频采集处理系统进行实际测试,该系统采集高清视频图像流畅、清晰,能实现字符识别的实时处理,处理结果叠加在视频图像上并通过HDMI屏幕显示出来。此系统采用“FPGA+ARM”的软硬件协同方式构建高清视频采集处理系统运算速度快、图像识别算法可扩展集成度高,具有一定的工程应用价值。