随着图像处理技术的快速发展，视觉检测技术已经应用到航天，工业，交通，家居，通信等各个领域，是当今最热门的技术领域之一。图像检测技术具有其它技术无法匹敌的优点——非接触式和无侵犯性。目前图像检测技术大多在PC平台上开发的，但其具有体积庞大、携带不便等缺点，在一些特殊场合并不适用。而嵌入式系统恰恰弥补了PC平台的缺点，并且具有功耗低、成本低等优点，因此设计一种基于嵌入式系统的图像检测系统有非常大的实用价值和广泛的发展前景。本文设计了一种基于嵌入式系统的人脸检测系统，实现了图像采集、处理、检测及结果显示等功能。目前人脸图像检测技术一般采用Adaboost算法，本文详细介绍了Adaboost算法的Haar特征、积分图像、分类器以及级联分类器，系统的硬件平台使用FPGA+ARM组合的方式实现，有效的提高了系统的处理速度和兼容性，同时针对图像采集环节进行了优化处理，对图像的缓存进行乒乓操作，大大提高了图像采集的效率，提高了图像处理的实时性。linux系统具有开源、体积小、可裁剪、功能齐全等优点，是目前嵌入式领域主流的操作系统，通过在ARM嵌入式系统中移植嵌入式Linux操作传统，使系统具有处理复杂情况的能力。图像处理技术软件的设计一般难度大、成本高、工作量大且开发周期长，而OpenCV的出现，为图像处理技术的广泛应用做出了重大的贡献，OpenCV是图像处理技术爱好者开发的开源计算机视觉库，包含很多图像处理及计算机视觉算法，有效地提高开发效率，本文详细的阐述了OpenCV在ARM中的移植过程以及基于OPenCV的人脸检测程序的设计。最后，实际搭建了图像采集的硬件平台并移植了设计好的软件程序，通过实验验证了系统的正确性和稳定性。