光伏结构件在生产过程需要在型材表面进行各种冲压加工并形成压痕，这些压痕常为未穿透型材的冲压痕迹。同时在加工过程中也会产生破坏性的表面划伤如划痕。由于图像特征与周围未加工区域在外观上具有较高的相似度，并且型材表面亮度各有差异，图像的有效分割和检测存在困难。由于光伏结构件生产企业具有产量大、速度高的特点，一般要求进行高速的在线的检测方法来保证生产效率。本文针对光伏结构件表面痕迹的形态特点，提出了快速有效的痕迹视觉检测方法。主要解决了如下问题：1、根据光伏结构件表面痕迹特点，选择LED光源和CCD相机，完成了光伏结构件表面痕迹视觉检测系统和软件系统的设计与实现；2、光伏结构件表面痕迹图像特征不明显，图像采集过程噪声较大。本文针对这个问题深入研究了视觉检测中的图像处理技术，并通过试验研究选择合适的图像预处理方法；3、针对光伏结构件表面痕迹的图像特点提出压痕图像识别算法，算法流程主要包括ROI划分、预处理、图像分割和压痕定位等处理步骤，并进行了试验验证；4、研究了基于广义似然比测试的机动检测算法，并据此实现了基于广义似然比测试机动检测的划痕视觉检测算法。该方法利用卡尔曼滤波来估计图像灰度的变化，利用广义似然比测试技术确定灰度突变产生的位置，从而检测出光伏结构件表面的划痕。试验证明了该方法的有效性。本文设计的基于机器视觉痕迹检测系统，经生产实际运行结果证明基本达到检测要求，对压痕的检测正确率达到了99.3%。