太阳能电池以其清洁、储量大、无污染已引起世界范围的广泛关注。太阳能的开发和利用提供了解决常规能源短缺和环境污染的有效途径,是人类理想的替代能源。随着太阳能电池的广泛应用,对电池表面质量的控制要求也不断提高。在太阳能电池表面生产中的质量控制的意义和重要性越来越明显。目前,传统的手工检测方法存在诸多弊端,也对企业的生产规模的发展影响很大。所以,研发太阳能电池的缺陷检测系统,实际应用价值更高。本文主要研究了以下几个方面：(1)本文分析了太阳能电池产业的发展趋势；根据太阳能电池的表面缺陷检测系统的技术要求,提出了利用图像处理技术检测电池表面质量的设计方案,介绍了检测系统的结构和数据处理流程；(2)利用区域监测阈值分割的图像处理,该方法可以显著突出缺陷区域,有效提高图像的层次感。由于不规则的太阳能硅晶片表面缺陷和表面条纹的影响,我采用中值滤波去除孤立的断点噪声,然后腐蚀膨胀图像。实验结果表明,该算法可以有效地提高缺陷区域和连接的定位精度,大大提高了检测的效率；(3)通过数字图像处理的缺陷细胞图像识别,一方面,计算特征缺陷面积和百分比,完成缺陷识别和量化判断；另一方面,对采集的太阳能电池照片做破损不合格判别,实现图像旋转,图像存储,电池片破损区域识别、破损面积计算等的自动化识别；制作了Matlab的GUI图形用户界面,操作简单,满足实际生产操作的需求。本文提出了一种自动识别太阳能电池组件缺陷的方案,并将缺陷检测提高到了可精确量化识别的水平,有着较好的应用前景。