随着太阳能应用的大规模普及,太阳能电池板的产能不断提高。缺陷检测技术是保证产品质量的关键。但现有的缺陷检测技术只能在暗室内工作,这导致检测仪器体积庞大,检测环境严重受限。因此,各厂商迫切需要一种能够适应各种光线环境的缺陷检测技术,以提高检测效率,降低检测成本。为此,本课题围绕高照度下太阳能电池板缺陷检测技术展开了深入研究。本文首先对太阳能电池板检测技术发展现状进行了简要介绍。针对现有检测技术只能在黑暗环境下工作的问题,提出了一种能够在高照度条件下对太阳能电池板缺陷进行检测的解决方案。鉴于成熟的CMOS或CCD工业相机在近红外波段量子效率较低的情况,设计了一套基于InGaAs的近红外成像系统。硬件部分主要包括探测器外围电路、运放及AD电路、显示输出电路、FPGA子卡。可实现对探测器的驱动控制,并以HDMI和Camera Link两种方式输出图像。逻辑设计部分主要包括探测器驱动模块、数据接收模块、数据缓存模块、HDMI显示部分、Camera Link显示部分。另外,针对图像质量问题,加入了多种图像处理算法。包括自适应动态分段线性拉伸算法、乒乓操作算法、盲元替代算法、单点校正算法。最后,搭建了太阳能电池板缺陷检测实验平台。在不同光照环境下,对太阳能电池板待测样件进行大量检测实验。通过缺陷提取算法,在Matlab平台上对Camera Link传输回来的近红外图像序列进行处理,达到去除背景和提取太阳能电池板缺陷图像的目的。当照度低于28600lx时,从检测结果中可以清晰地分辨出缺陷形状、种类、面积以及相对深度。结果表明,该检测方案能够避免太阳光的干扰,实现在高照度条件下对太阳能电池板进行缺陷检测,具有高效、精确、适应性强等诸多优点。