具有异质纹理和复杂背景的太阳能电池表面的相似且不确定的缺陷检测是太阳能电池制造的挑战。 传统的制造过程依赖于人眼检测，这需要大量的工人而没有稳定和良好的检测效果。 为了解决该问题，本文设计了一种基于多光谱深度卷积神经网络（CNN）的视觉缺陷检测方法。 首先，建立所选的CNN模型。 通过调整模型的深度和宽度，可以评估模型深度和核尺寸对识别结果的影响。 选择最佳的CNN模型结构。 其次，分析了太阳能电池彩色图像的光谱特征。 发现各种缺陷在不同的光谱带中表现出不同的可区别特征。 因此，构建了多光谱CN