太阳电池组件局部缺陷严重影响组件的整体性能。目前，组件检测手段主要有I-V特性检测、光谱响应检测和外观目测，不能直接发现缺陷所在部位与失效原因。为快速准确的诊断太阳电池组件的缺陷，进行了太阳电池组件缺陷的红外图像诊断研究。第一，通过研究电池组件红外图像成像机理确定了影响电致发光的因素。电致发光原理是红外成像的物理机理，其发光强度影响太阳电池组件缺陷类型与位置的判断，而少数载流子的扩散长度，外加正向偏压和温度是电致发光的影响因素。第二，分析了太阳电池的红外图像亮暗与电性能参数的关系。通过观察图像的亮暗分析电池的性能，结合I-V测试参数总结出短路电流差值应不大于0.35A，转换效率差值应不大于0.75%，超出此值红外图像亮暗异常，发电量受发电率低的电池影响。第三，太阳电池组件中各种缺陷的红外图像分析，检测各种缺陷的太阳电池组件，对不同特征的图像进行归类，分析缺陷对输出特性的影响。第四，进行各种缺陷的红外图像处理。预处理通过采用中值滤波方法有效去除图像中的背景噪声，保留图像的缺陷特征；图像分割用Canny算子进行边缘检测，用bwperim函数跟踪目标图像的边缘，提取了缺陷的形状特征值；图像识别通过计算隐裂的周长和面积，根据圆形度公式可判断是否为隐裂缺陷。研究得出，太阳电池转换效率及短路电流值是影响红外图像亮暗差异的主要原因；根据各种缺陷的图像特征，归纳出三大类缺陷，及缺陷对组件输出特性的影响，为制定企业内部检测标准提供了参考依据；通过图像处理，确定了隐裂缺陷的判断依据，有助于快速准确的诊断缺陷类型及所在部位，在提高生产效率的同时保证电池质量。