随着科学技术的迅猛发展，作为新能源之一的太阳能具有能源普及、採用方便、使用长久、无污染等优势，因此被广泛的应用于发电。

　　太阳能电池板是由许多很小的光伏电池组成的，这些电池单元的加工处理环节都需要大量的人力、物力。光伏电池加工完毕后，还需求将其串接在一起，在这一环节，如果电池单元没有正确地安放或者是连接，就会对太阳能电池板的运作以及产生的效率造成直接影响，而电池板的质量检测一直是困扰行业的一大难题。

　　机器视觉技术在行业的引用，攻克了这一大难题。太阳能电池和模块生产者使用机器视觉有三个目的：检测产品、识别和跟踪产品，还有装配产品，就如同机器人的导航系统。

　　机器视觉技术对太阳能电池板的检测主要包括：外形检测，变宽、厚度、垂直度、翘曲度等；外观检测，隐裂、裂纹、穿孔、微晶、线痕、晶脱、崩边和缺角等；电性能检测，包括导电类型、电阻率和少子寿命等；杂质分析：杂质氧、碳含量分析等。

　　机器视觉技术的应用可以直观地展现出太阳能电池扩散长度的分布特征，通过对该图像的分析，可以有效地发现硅片、扩散、钝化、网印及烧结等各个环节可能存在的问题。还可以识别出电池板的外观缺陷，如边缘破损，缺角，断栅，污点，裂痕等，并标记出不合格的电池片，向外发出信号将其剔除，这对改进工艺、提高生产效率和稳定生产都有非常重要的作用。

　　同时，将机器视觉应用在自动操作上，拿取单体晶片和固定成品电池板以便运输等等，大大节省了人力物力的消耗，极大的节约了生产成本，增加品质的稳定性，提高了工作效率。