晶体硅颗粒太阳电池是一种新型结构的太阳电池，目前正处于实验研究阶段，它借鉴了目前最成熟的晶体硅电池工艺，使用多晶硅颗粒在柔性衬底上制备电池，期望能够降低材料和制作成本。 本论文主要涉及电池制备中硅颗粒在柔性材料平面排布的检测与识别问题。首先用显微镜采集晶体硅颗粒图像，然后利用数字图像处理技术和颗粒检测理论对图像进行分割与识别。 在硅颗粒图像的形态分析中，根据颗粒图像特征设计了各种形态分析算法，计算了晶体硅颗粒圆形当量粒径、面积、基本矩形的长度与宽度、边界周长、圆形度、伸长度、凸壳、凸缺率和质心等几何形态参数，并进行了质心坐标定位和颗粒统计计数。 多颗粒粘连的晶体硅颗粒图像的分割是准确进行颗粒形态分析的关键。本文针对传统分水岭分割的过分割现象，使用了控制标记符的分水岭分割。标记符分为内部标记符和外部标识符脊线。本文首次提出了自适应形态学腐蚀算法求取内部标识符。在求得控制标记符以后，依次进行梯度平滑、强制最小修改、分水岭分割和数学形态学重构，最后实现多颗粒粘连的晶体硅颗粒图像的分割。 本文结合数字图像处理和颗粒检测技术，针对硅颗粒的基本特征，设计了晶体硅颗粒形态分析和多颗粒粘连晶体硅图像的分割算法，给出了算法的详细描述，初步实现了晶体硅颗粒的分割与识别。