目前,太阳能电池的需求量正随着能源结构的优化不断增加,随之产生的电池高速自动化生产过程中的质量问题亟待解决。硅片串焊是太阳能电池制造中的核心环节,硅片串焊过程已经完全实现了高速自动化串焊,由于焊接缺陷类型多、生产节拍快等原因,硅片串焊自动化生产线尚无法实现在线检测。本文结合实际需求,在深入调研和分析的基础上,开展了应用机器视觉技术的太阳能硅片高速串焊在线检测技术研究。本文在分析了视觉识别及太阳能电池片检测等相关技术国内外研究现状的基础上,完成了太阳能硅片高速串焊在线检测系统总体方案设计和实验平台构建,该系统包括视觉影像单元、检测控制器、机械本体等硬件系统和在线检测软件部分。作者首先完成了视觉系统的标定,并结合初始电池片位置与类型校验的需求,探讨了几种图像平滑滤波方法与形态学处理的使用,提出了运用多色彩空间转换与改进的Canny边缘提取算法对图像进行异类缺陷ROI划分,根据Multi-Otsu准则加速多阈值最大类间方差法并与Niblack局部阈值算法进行效果比较,完成缺陷特征区域的图像分割;根据焊带偏移特点建立了相应模型,并提出了应用边界跟踪思想的测量算法。在此基础上深入研究了焊后电池串特征类缺陷的识别分类方法。其中,对脏污、划痕缺陷发生区域通过去除无关图像噪声后,获取了两种缺陷的特征,并采用支持向量机算法对其进行分类;对于断栅特征提出改进的区域生长算法根据连通性对细栅逐条检测,并实现断栅位置识别;基于边缘检测的结果得到半片电池的拟合矩形边缘,并根据外部参数确定倒角,完成边角缺损区域的图像重建。最后,通过对YCbCr空间的采样图像计算与模板的欧式距离,判断每半片所属色系并在串尾时完成色差检验。本文在以上研究的基础上,成功研制了应用机器视觉的太阳能硅片高速串焊在线检测原型系统,并进行了生产线现场的测试,实验结果验证了本文提出的应用机器视觉的太阳能硅片高速串焊在线检测技术的可行性和有效性。