太阳能在新型电力系统中扮演重要的角色，光伏电池的缺陷检测对于电力系统向清洁能源的转型愈发重要。传统的模型难以在纹理复杂的光伏电池上识别微小的瑕疵，为此提出拟态视觉仿生检测模型。首先，提出以人类感受野和周边视觉机制为启发的骨干网络，设计拟态视觉注意力机制及仿生特征提取模块，充分提取动态上下文并感知周边视觉注意力，关联二者以在充满噪声的背景下捕捉缺陷目标的细粒度特征；其次，在特征融合阶段，根据人脑信息传递方式设计分离式空间语义融合金字塔，在不同的信息传递路径中设计语义和空间信息传递模块，以增强缺陷特征对空间和语义信息的表达能力；接着，以脑皮层的分区机制为启发，设计能自适应融合的分离式检测头结构，自适应监管调控不同尺度的特征，并解耦分类与定位任务，分区关注并计算位置与类别信息；最后，通过仿真实验验证模型的有效性。