传统的太阳能电池片制造过程依靠人工检测缺陷,但是人工检测效率低下、成本高昂,随着人工智能的迅猛发展,智能化是未来工业检测的大趋势。通过图像处理技术对太阳能电池片图像进行分析并快速准确地检测太阳能电池片的质量,具有很强的理论研究意义和实际应用价值。针对自然光照条件下太阳能电池片检测问题,本文首先总结了自然光照条件下能检测的太阳能电池片缺陷类型;其次,针对实际生产中太阳能电池片任意摆放导致获取图像扭曲的问题,本文提出了基于多步长搜索的图像校正算法,对图像进行校正并提取相应的感兴趣区域,解决了传统校正算法鲁棒性低、准确性低、实时性低的问题。针对由于太阳能电池片表面复杂纹理的存在导致缺陷检测难度大的问题,本文提出相应的表面纹理去除算法,解决了这个难题。针对传统缺陷检测算法检测缺陷种类少、尤其是多种缺陷同时存在时检测效果不好的问题,本文提出了一套针对特定缺陷(缺角、崩边、孔洞、污物、划痕)的检测算法,解决了传统算法检测缺陷种类单一的问题。针对传统算法中几何测量只考虑了偏转角问题,本文结合实际生产过程中的需求,增加了偏移量和栅极位置的研究,解决了传统几何测量范围少的问题。最后,基于上述算法并结合软硬件,设计并实现了一套完整的太阳能电池片质量检测系统,最后通过实验证明了本系统的可行性。实验结果表明,与传统的质量检测算法相比较,本文所提出的算法校正成功率和计算速度均有所提升;太阳能电池片缺陷检测准确率有了一定提高、鲁棒性得到适当增强,尤其在多种缺陷同时存在的情况下;对于太阳能电池片的几何测量,在准确性相当的情况下,实时性得到了提高。