二维码作为一种标签,由于其存储量大,译码信息可靠性强,识别速度快,被广泛的应用到工业检测领域。在产品动态检测过程中,图像采集设备与产品之间会产生相对运动,导致二维码发生运动模糊现象,加大了系统识别难度,降低了实时性,如何高效的读取二维码信息尤为重要。本文针对利用传统PC平台实现二维码的识别存在体积大、功耗高、实时性差的问题,设计了一种基于ZYNQ嵌入式平台的高速环境下二维码采集与识别系统,通过系统架构搭建、预处理算法硬件加速、运动模糊复原算法优化以及嵌入式操作系统的移植几个方面分别展开研究,具体内容如下:1)搭建了ZYNQ平台二维码高速采集与显示系统,完成了各模块之间的数字逻辑优化设计。利用模块化设计的方法设计了OV5640COMS图像传感器采集单元,图像缓存单元以及HDMI接口显示单元,通过高带宽,低延时的AXI总线实现了ARM与FPGA之间的数据通信,显著地降低了整个采集与显示系统的传输延时,提高了系统的实时性。2)设计了基于FPGA的二维码图像预处理和目标检测硬件加速模块。针对采集过程中噪声干扰和对比度低的问题,采用FPGA流水线操作的思想,设计了中值滤波和直方图均衡化模块,解决了采集过程中噪声干扰和低对比度的问题。针对高速运动导致二维码难以定位的问题,利用FPGA部分的RAM读写特性,设计了基于连通域标记的图像定位方法,提高了二维码定位速度也节约了系统硬件资源。3)基于ZYNQ平台下实现了运动模糊二维码图像复原算法。首先分析了高速环境下二维码退化过程,构建了运动模糊退化模型;其次针对空间域很难估计出运动模糊核函数的问题,在ZYNQ的FPGA部分设计了多路FFT模块,提高了空域变换的效率;最后对传统的维纳滤波图像复原算法进行改进,改进算法比传统算法复原以后的图像峰值信噪比（PSNR）提高了约4d B,使得复原以后的图像质量得到明显提高。4)移植了嵌入式Linux操作系统,设计了应用程序软件。为了实现二维码图像的控制采集,运动模糊复原以及显示多任务并行执行,在ZYNQ的ARM部分移植了Linux操作系统,提高了系统的可控性和灵活性。完成了Open CV和Qt库的配置和镜像移植,实现了二维码的识别与人机交互界面的显示。本文通过搭建模拟试验平台,测试了系统的各个模块功能,验证了系统的硬件加速和图像复原效果,并对系统的资源占用率以及功耗进行了分析,结果表明,系统可以实现0.3 m/s运行速度下的二维码稳定识别,系统功耗为1.98 w,满足了工业检测中的设计要求,实现了低功耗,低成本和便捷性的需求,该系统有着很大的工程应用前景。