本发明提出了基于色彩分布和神经网络的光伏板缺陷分类方法及系统，属于图像处理技术领域，通过采集光伏板上不同种类的缺陷图像；将缺陷图像从RGB颜色空间转换成HSV颜色空间，对HSV颜色空间进行量化并构建色彩分布统计图，基于色彩分布统计图的分布特性对缺陷图像预分类；利用BP神经网络从每种不同种类的缺陷图像中提取有效的缺陷特征值并构建相应的输入向量，将所述输入向量送入训练好的BP神经网络中，BP神经网络根据神经元的输出值得出对缺陷图像所属缺陷种类的分类结果；将分类结果以图像界面的形式展示给用户，同时，将分类结果存储在数据库中，以便后续分析和查询。本发明能够实现对于光伏板主流缺陷的精准分类。