本项研究旨在开发一种基于光伏无人机（UAV）的故障判别算法，用于高效检测太阳能电池板中的常见缺陷，如热斑、裂纹、隐裂及组件老化等问题。传统的人工巡检方式耗时且存在安全风险，而无人机搭载红外热成像或可见光相机可快速采集光伏面板表面图像。算法流程通常包括图像预处理、特征提取和故障分类三个阶段。首先，对获取的图像进行去噪、增强和几何校正，以提高后续分析质量；然后，利用图像处理技术（如边缘检测、纹理分析）或深度学习方法（如卷积神经网络CNN）提取故障特征；最后，基于支持向量机、随机森林或预训练模型（如ResNet、VGG）进行故障分类与定位。在实验验证中，通过构建包含正常与各类故障样本的数据集，评估算法的准确率、召回率和处理速度。结果表明，该方法能显著提高故障识别效率，平均准确率可达90%以上，且能适应不同光照和拍摄角度条件。本研究为光伏电站的智能化运维提供了可行技术方案，有助于降低运维成本、提升发电效益。