随着不可再生能源面临枯竭以及社会发展对能源需求的逐渐增长，太阳能作为一种普遍均匀、清洁环保的绿色能源，得到众多国家的重视和开发利用。太阳能电池片作为太阳能的载体成为人们研究的热点。太阳能电池片的质量是影响太阳能电池发电效率的主要因素，所以对太阳能电池片表面质量的检测是生产中一个重要的环节。本文以机器视觉为理论基础对太阳能电池片的表面缺陷问题做了相关的研究工作。　　针对太阳能电池片表面的强反射特性，考虑光源照明技术对表面缺陷检测的影响，采用了低角度环形白色LED光源。　　考虑太阳能电池表面具有纹理性强、规律性的特点，因此本文采用了针对具体缺陷分类检测的方法。对于缺角，通过对图像进行图像分割、小波变换和二维7×7领域中值滤波处理得到缺角缺陷图像;对于裂纹，通过对图像进行二维中值滤波、小波变换、图像二值化和边缘检测处理得到包含缺角、裂纹和电极的缺陷图像。为了消除缺角和电极对裂纹判别的影响，对待测图像进行形态学处理中的移除与边界相通区域，得到只包含裂纹缺陷的图像。然后通过选取相应的特征参数进行缺陷的识别。　　本系统搭建了一个包括图像处理模块、上位机、图像采集部分的太阳能电池板缺陷检测平台;设计了一个基于VC++ 6.0的人机交互的操作界面，通过对缺陷图像进行处理识别能够准确识别缺陷的特征和缺陷数目。　　通过实验表明该系统对太阳能电池片表面的缺角、裂纹都有较高的识别率，并基本达到实时性要求。