光伏发电是近期发展起来最具潜力的新能源技术,利用太阳能电池板发电可以为人类提供源源不断的清洁能源。晶硅片作为太阳能电池板的基础主件,对电池的性能至关重要。晶硅片无论内部包含杂质还是外部缺陷,都影响电池的光电转换效率和稳定性,因此在制成成品前需要进行检测与溯源,以保证产品质量。而目前国内外太阳能电池板生产厂家在晶硅片溯源方面还处于研究阶段,实际应用处于空白。为了解决这一问题,首先在硅锭的表面激光标识条形码,然后沿着条形码垂直的方向进行水平切割,切割成的晶硅片的侧面都留有条形码图像,最后通过采集、处理、识别条形码图像,实现从硅锭的生长情况到晶硅片的筛选、包装各工艺环节的溯源管理。本文设计了一种采集微小条形码图像的装置,通过将CCD相机安装于封闭机箱内,在近红外光源的照射下对170μm厚度的晶硅片侧面条形码图像进行静态采集。再设计软件系统,实现条形码图像位置的校正以及图像处理识别功能,实现了晶硅片加工过程中信息的溯源。本文在条形码图像处理方面,首先分析和比较了几种经典的边缘检测算法,得出Sobel算子边缘处理效果最好。然后再根据采集得到的原始条形码图像中宽窄条数值大小及条空边缘情况,研究出改进型Sobel算子的模板,最后结合滤波、投影、填充等处理技术实现了条形码图像的检测。同时又分析了全局阈值大律法(Otsu)对条码图像处理的效果,并与用改进型Sobel算子的模板处理后的图像进行加权融合,但没有达到预期效果。考虑到全阈值和局部阈值对采集到的条形码图像边缘与整体处理的方式不同,在图像处理前对检测区域是否为边缘进行判定,根据不同像素点的空间位置,选择不同的阈值方式进行二值化处理,提出了结合改进型Sobel算子的图像二值化方法。综合以上两种条形码图像处理方法的结果,都实现了细化和平滑条形码图像边缘。通过编写条形码图像处理算法与识别程序,建立条形码信息数据库,研发了溯源管理系统平台,实现了从硅锭到晶硅片筛选各工艺环节溯源管理的方法研究。