太阳能作为地球能量供应最主要的形式之一,其清洁,安全,丰富,可再生的特点使其越来越受到人类的重视,随之衍生出来的太阳能电池应用也越来越广泛。由于其制作材质多样,制作工艺复杂,操作人员的不当操作,导致电池片在生产和运输中产生多种缺陷,严重降低了太阳能电池片的使用性能。同时其表面的各向异性复杂随机纹理的存在,导致现有机器视觉检测法抗干扰性差,检测精度低。因此,为了抑制复杂晶格背景对于检测与识别的影响,并凸出表面弱缺陷特征,论文分别从太阳能电池片多光谱图像采集、灰度多光谱图像融合、彩色多光谱图像融合以及融合图像质量评估的角度,提出了三种相关融合算法和恰当的评估指标,具体研究内容如下:首先,设计了一种太阳能电池片多光谱图像自动采集系统。该系统基于CIE1931色度学理论,计算出RGB三色的配比,通过数字控制器控制RGB三通道光源的变化得到所需波段的可见光。在所需波段处,输入上升沿信号硬触发控制高速工业相机自动采集多光谱图像。该系统具有稳定、快速、准确以及波段可调节性优点,为太阳能电池片图像融合提供了便利。其次,提出了一种单通道灰度多光谱图像显著性融合算法。首先分析了电池片图像的光谱反射率,采集一组特定波长的多光谱图像。然后利用结构纹理分解方法抑制了复杂的背景,通过具有经验信息的二维张量经验小波进行多尺度分解,得到包含缺陷信息的细节层,对其进行显著性分析,增强权重较大部分图像的对比度,最终得到强缺陷特征图像。实验结果表明,该方法能够有效地抑制复杂晶格背景干扰的影响,凸出了表面缺陷,获取清晰的单通道电池片图像。再次,提出了两种三通道彩色多光谱图像融合算法。首先分析了多种缺陷信息光谱的差异,采集一组特定波长的多光谱图像,选取最优的融合波段及最优的融合空间。然后根据多光谱缺陷图像最优融合空间三通道的表征形式的不同,对每个通道进行单独处理,利用经验小波的多分辨率特性,依据混合权重和梯度权重进行图像融合,有效抑制了复杂晶格背景干扰的影响,凸出了缺陷特征,获取清晰的三通道电池片图像。最后,通过大量实验数据论证了所提融合算法的有效性。另外,根据太阳能电池片多光谱融合结果的分析,选取了适用于太阳能电池片复杂表面图像多光谱融合结果的客观质量评价指标,更好的验证了所得结果的性能,对后续缺陷的检测与分类提供了较好的帮助。