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Bei der Produktion von Solarzellen aus multikristallinem Silizium haben Defekte aus der Kristallisationsphase starken Einfluss auf die Materialqualität der Wafer und damit auf den Wirkungsgrad der späteren Solarzelle. Ein Verständnis des Kornwachstums in multikristallinem Silizium während des Kristallisationsprozesses kann zur Optimierung desselben beitragen. In dieser Arbeit werden Methoden untersucht, optische Flüsse zwischen Korngrenzenbildern multikristalliner Si-Wafer mittels neuronaler Netze zu berechnen. Hierfür wird die Architektur eines ausgereiften faltungsbasierten neuronalen Netzes zur optischen Fluss-Berechnung genutzt und durch angepasstes Training auf Waferstrukturen zugeschnitten. Dies umfasst die Synthese eigener, auf Waferbilder basierender Trainingsdaten und das Training mit einer angepassten Fehlerfunktion zur Bewertung der Zuordnungsgenauigkeit von Körnern zwischen Wafern durch den optischen Fluss. Beide Maßnahmen zusammen führen zu einer Reduktion des Zuordnungsfehlers von Körnern zwischen Waferbildern um 45 % gegenüber einem hochoptimierten, auf allgemeine optische Flüsse trainierten Modell basierend auf demselben Netzwerk. Die geschätzte Zuordnungsgenauigkeit des besten Modells beträgt 92,4 % der Pixel der Korngrenzenbilder eines Wafers. Weiteres Verbesserungspotenzial ist vorhanden.