针对于PC机实现的文字识别系统在功耗、体积上的局限性问题,本课题以汉字、数字混编的单字体多字号印刷体文字为识别对象,研究并设计了一种基于FPGA的文字识别系统。本文在阐述文字识别理论的基础上,对现有的文字识别方法做了详细研究,简要讨论了文字图像预处理中的关键技术,对笔画密度算法进行分析并加以改善。首先结合汉字的结构特点提出了利用循环切分法实现文字的分离,算法简单易于实现,在减少由于粘连文字切分失误引起的识别错误的同时,降低运算量,使得算法能够用于嵌入式设备中。接下来根据汉字字号变换的原理,提出了单字号存储、多字号识别的设计思路,实现了基于单字体的多字号识别技术,节省了嵌入式系统的存储资源。本文在特征提取中将互补性的两种局部特征作为粗、细分类的特征选择,将改进的笔画密度算法作为特征进行提取,增加了特征的稳定性,缩小了候选字符数量,减轻了二级分类时的识别难度。硬件采用模块化设计,将系统分为图像采集模块、图像预处理模块、显示模块三个部分。首先根据图像传感器和LCD传感器设计说明采用自定义IP核的方法,使其能够完成图像的采集和显示功能；其次在FPGA硬件上利用浮点数加法和浮点数乘法完成图像的预处理算法；最后利用可编程片上系统将三个模块结合起来构成文字识别系统,在保证系统识别率准确性、高可靠性的基础上,提高了系统的执行速度。实验结果表明,本文提出的系统架构有效可行,算法的硬件实现具有高效、高速、移植性好的优点,在便携式电子设备中有巨大的市场潜力。