多媒体技术以及异构多核技术的迅猛发展,使得异构多核处理器成为各大半导体公司的研究热门。异构多核处理器中可以集成多种结构不同但功能互补的处理核心,目前在视频处理数据量大、实时性要求高的产品自动化检测领域中应用广泛。随着产品自动化检测程度不断提高,人们对于产品的检测精度以及检测效率均有了较高的要求,仅依靠人工或通用嵌入式处理器进行检测已经很难满足测试要求。基于此,本课题研究了一套基于异构多核处理器AM5728的高清视觉实时采集与处理系统,并针对某工厂的金属旋转体产品外观缺陷进行了在线实时检测实验。首先,研究了异构多核平台AM5728的视频采集系统,为实现高清Camera Link工业相机的视频采集,本课题设计了一套基于FPGA的Camera Link视频采集卡。详细描述了视频采集卡的硬件设计流程,并从FPGA端Bayer格式到BT.1120格式的转换、AM5728端BT.1120格式的支持以及测试软件的实现三方面对视觉采集系统的软件进行了介绍。最终在AM5728上实现高清Camera Link相机的视频采集。其次,研究了旋转体外观缺陷检测系统的算法流程,该部分将从图像预处理、区域定位、缺陷检测以及缺陷特征提取与识别四大部分进行介绍。系统中采用中值滤波的方式对图像进行预处理,利用边缘检测法对产品的特定检测区域进行定位。为增强缺陷信息以及减缓光照不均的影响,缺陷检测中应用了一种基于非线性扩散的图像差分算法。同时针对传统单阈值分割无法精准分割多波峰差分图像的问题,提出了一种基于CJADE算法的二维Otsu多阈值分割法来对图像进行阈值分割。最终根据阈值分割的结果,进行相应的缺陷特征提取以及缺陷识别。最后,研究了异构多核平台AM5728上的算法实现以及性能优化,介绍了外观缺陷检测的系统设计方案,并根据视觉系统的精度要求,确定了相机以及镜头的选型参数。重点介绍了整体软件架构的设计与实现,主要包含基于QT5软件的用户交互界面设计,基于Open CL异构编程模型的算法实现,基于多媒体框架GStreamer的H.264编码以及通讯控制四大部分。最终将该测试系统运用到实际工厂中进行测试实验,实验结果表明,基于异构多核处理器的产品外观缺陷检测系统可较好的完成工厂产品的初检要求。