为应对21世纪的能源危机,全球多国都在大力发展光伏发电。太阳能电池片作为光伏系统的最小单元,其内部缺陷会降低光伏系统的光电转换效率。虽然关于太阳能电池片内部缺陷检测已有一些研究,但仍存在检测步骤关联性差、检测项目单一、智能化程度低等问题。为了解决以上问题,本文提出一种基于图像处理技术的单晶硅电池片内部缺陷自动检测算法,并在其基础上改进缺陷分割算法,提高算法对不同生产工艺的太阳能电池片内部缺陷检测的通用性。为了进一步加强太阳能电池片内部缺陷检测算法的通用性和智能化,设计基于小样本学习模型的智能标注算法,实现大规模缺陷样本的智能标注,降低人工标注的劳动成本。进而,设计了一种由数据驱动、端到端学习的太阳能电池片内部缺陷智能量化算法,提高缺陷分割和分类能力。本文主要的研究内容具体如下:（1）针对已有的单晶硅太阳能电池片内部缺陷检测算法检测步骤关联性差的问题,基于机器视觉的目标检测框架,分析了图像特征,兼顾了步骤间的关联性,设计了一种用于单晶硅太阳能电池片内部缺陷自动检测的算法。针对电池片定位、缺陷分割和缺陷分类的问题,分别提出了基于Sigmoid霍夫变换的几何分割算法、自比较算法和基于Bagging算法的缺陷诊断规则。实验结果表明,所提出的电池片定位算法交并比达0.998,缺陷分割算法F度量比其它比较算法高0.164,缺陷分类算法的精确度大于0.971、召回率大于0.980。（2）针对太阳能电池片缺陷检测算法只适用于特定的电池片类型或缺陷类型的问题,设计了一种感兴趣成分叠加图算法。在单晶硅电池片内部缺陷自动检测算法框架的基础上,将该算法替换掉原有的缺陷分割算法,使它能够用于不同生产工艺的太阳能电池片内部缺陷检测。把该缺陷检测过程视为复杂背景中的异常提取任务,将奇异值分解引入傅里叶变换,构造成分图,使不同灰度动态范围的图像映射到统一基准上。利用归一化能量边界增益,对不同成分图进行加权平均,得到显著图,以便最终使用一个全局阈值完成缺陷分割。实验结果表明,所提出的检测算法在五个不同生产工艺的太阳能电池片数据集中均取得较好的结果,其中在PLMP、PLMC、ELMC和ELPC四个数据集中的缺陷级别的F度量值均大于0.702,具有通用性。（3）针对数据标注劳动强度大的问题,提出了一种基于小样本学习模型的智能标注算法。该算法基于公开的大规模的自然图像数据集挖掘数据间的共性特征。然后利用这些共性特征来辅助任务中极少量的人工标注的支持样本去指导查询样本进行缺陷标注。最后获得大规模的太阳能电池片内部缺陷标记样本,以供给由数据驱动的智能算法学习。实验结果表明,所提出的智能标注算法在ELPC数据集上的缺陷标注召回率在0.898以上,提高了智能标注性能。（4）针对基于图像处理的算法设计流程繁琐和对算法设计人员的领域知识要求高的问题,提出了一种由数据驱动、端到端学习的缺陷智能量化算法。该算法通过自动学习大数据样本的特征,实现太阳能电池片内部缺陷在线分割和分类。考虑到隐裂和小尺寸缺陷的特征信息和位置信息会随着网络层数的增加而丢失,设计了多尺度连接的编码解码网络结构,充分利用了浅层和深层的特征信息。此外,在网络中,还采用了卷积块和改进的Swim Transformer块以加快深度网络对局部信息和全局信息的理解。最后,将二分类的Focal和Dice损失扩展到多分类层面,解决了复杂样本学习难和样本数量不均衡的问题。实验结果表明,在电池片的二分类任务中,所提出的算法的准确率比其它计算机领域通用的语义分割网络高0.105。在缺陷分割任务中,所提出的算法的F度量比其他网络高0.108。最后,在总结全文内容的基础上,本文还对发展智能化的缺陷检测算法未来的研究重点和研究方向进行了展望。