对于太阳能电池板的颜色分类和缺陷检测,大多数厂家还是采用人工检测的方法,该方法很容易使人产生疲劳,造成误判。本文采用PSO-SVM的方法完成阳能电池板的颜色分类,利用改进的卷积神经网络方法实现太阳能电池板的缺陷检测。具体工作如下:在电池板颜色分类问题上,首先采用Radon变换和边缘检测对图像进行旋转校正,然后结合边距计算法对图像的有效区域进行前景提取,通过中值滤波对图像进行去噪,完成太阳能电池板原始图像的预处理。其次,提取图像RGB颜色模型的颜色矩和灰度特征。采用SVM分类器完成电池板的颜色分类。针对SVM参数难以确定的问题,通过粒子群寻优的方法优化SVM的参数,仿真结果表明,与高斯混合模型算法和KNN算法比较,PSO-SVM方法的分类准确率最高。在电池板缺陷检测问题上,首先采用最大连通区域法对图像的区域进行简单的提取,然后使用透视变换的方法对存在透视现象的图像进行校正,其次经过边距计算法提取标准图像,最后对标准图像进行图像分割,得到60个大小相等的小电池板图像,这样就完成了太阳能电池板组件图像的预处理。在此基础上,采用多通道的卷积神经网络和随机森林相结合的方法完成缺陷检测,通过三个独立的CNN通道分别提取不同尺度下的图像特征,在全连接层进行输出,使用随机森林分类器替换卷积层的输出层,来实现图像的识别和分类,仿真结果表明,与随机森林结合的多通道卷积神经网络识别率高,识别时间短,优于传统的缺陷检测算法。最后,设计了基于MATLAB的电池板颜色分类图形用户界面和基于PyQt5的电池板缺陷检测图形用户界面,用户通过简单的操作,就可以实现电池板的颜色分类和缺陷检测,为操作者提供了一个快捷有效的操作平台。