一种光伏产品缺陷检测算法部署系统技术方案

一种光伏产品缺陷检测算法部署系统，包括，光伏产品产线机台，通过设于该机台的客户端获取光伏产品的照片，并将获取的光伏产品的照片发送至任务中心；任务中心，该任务中心的服务，接收由机台客户端发送的光伏产品照片，根据产品缺陷类型列入检测任务，将检测任务下发给算法服务器集群；算法服务器集群，包括多个算法服务器，根据产品缺陷类型，每个算法服务器对应一个缺陷检测算法服务。所述任务中心服务和缺陷检测算法服务被分别打包成docker镜像。

【技术实现步骤摘要】
一种光伏产品缺陷检测算法部署系统
本专利技术属于新能源
，特别涉及一种光伏产品缺陷检测算法部署系统。
技术介绍
光伏发电是目前应用最为广泛的新能源发电形式。太阳能电池板是光伏发电的核心器件，其生产、安装过程中不可避免产生的缺陷将严重影响发电效率。常见的产品缺陷有隐裂、虚焊、失效、断栅等，其中，隐裂是因碰撞按压出现在电池片主栅线或边缘的细线状裂纹；虚焊是焊接不良形成的矩形阴影；失效是明确形状边缘的深黑色块状；断栅是副栅线断裂形成的絮状或块状阴影。因此，太阳能电池板的缺陷检测是生产过程中必不可少的环节。然而，在电池板制造工厂生产过程中，大多采用人工目视进行缺陷检测。由于目视的方法具有很强的主观性，且人眼容易疲劳，检测可靠性和效率较低。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种光伏产品缺陷检测算法部署系统，该部署系统包括，光伏产品产线机台，通过设于该机台的客户端获取光伏产品的照片，并将获取的光伏产品的照片发送至任务中心；任务中心，该任务中心的服务，接收由机台客户端发送的光伏产品照片，根据产品缺陷类型列入检测任务，将检测任务下发给算法服务器集群；算法服务器集群，包括多个算法服务器，根据产品缺陷类型，每个算法服务器对应一个缺陷检测算法服务。本专利技术实施例有益效果之一，提高了光伏产品缺陷检测效率，降低了部署成本，增加了检测算法部署灵活性。附图说明通过参考附图阅读下文的详细描述，本专利技术示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本专利技术的若干实施方式，其中：图1现有的光伏产品缺陷检测算法部署系统架构图。图2根据本专利技术实施例之一的光伏产品缺陷检测算法部署系统架构图。具体实施方式为提高太阳能电池板的缺陷检测可靠性和效率，主要的解决方案是采用基于图像识别、机器学习等各类视觉算法的检测方案。现有的一种算法部署方案，是基于B/S应用架构，将所有功能都开发和打包在一起，属于“单体应用”，整体架构如图1所示。其中多个服务器进行负载均衡，当用户访问量变大时服务器也能支撑；将静态文件独立出来，通过CDN等手段进行加速，可以提升应用的整体响应。CDN的全称是ContentDeliveryNetwork，即内容分发网络。CDN是构建在现有网络基础之上的智能虚拟网络，依靠部署在各地的边缘服务器，通过中心平台的负载均衡、内容分发、调度等功能模块，使用户就近获取所需内容，降低网络拥塞，提高用户访问响应速度和命中率。CDN的关键技术主要有内容存储和分发技术。单体应用一般在一个服务器上同时部署检测算法、数据库应用、web服务器等，以及一系列的定时任务。使用复杂脚本和手工流程进行应用的安装和升级。进程间的通信也是借助本地文件系统(比如在磁盘上放一个文件，另一个进程来读取)。使用本地文件系统来持久化存储，数据文件和应用的文件混合在一起。配置是存储在文件里的，通常散落在多个位置，并与应用的文件混在一起。实践中，光伏缺陷检测领域单体应用具有如下局限：(1)代码臃肿，应用启动时间长。检测产品一般包括客户端、检测算法(图像识别、机器学习等)、数据库、web应用、MES对接、相关硬件操作等，将所有应用建立在一套代码中，代码逻辑复杂、耦合度高，应用启动时间长。(2)回归测试周期长，修复一个小小bug可能都需要对所有关键业务进行回归测试。所有应用整体打包，牵一发动全身。(3)应用容错性差，任何一个部件出现某个小小的错误都有可能导致整个系统宕机。(4)伸缩困难，单体应用扩展性能时只能整个应用进行扩展，造成计算资源浪费。(5)开发协作困难，一个大型应用系统，可能几十个甚至上百个开发人员，大家都在维护一套代码的话，代码merge复杂度急剧增加。(6)自动化部署困难。开发环境和测试环境差异较大，导致一些生产环境问题不能在测试期间发现。根据一个或者多个实施例，光伏产品缺陷检测算法部署系统，基于docker容器化技术，将光伏检测产品中的各个模块服务化，通过容器化实现了服务化部署，从而解决单体应用部署模式存在的较多局限。光伏产品缺陷检测系统工作流程从产线机台开始，机台上装有定制化的客户端程序，用于拍摄显示光伏产品EL照片以及配置缺陷检测项。客户端将需要检测的照片统一回传到任务中心，也被称为中台(英文名称MissionHub)中，由中台(MissionHub)把检测任务下发给算法服务器，并整理好服务器给出的检测结果，然后写入数据库。光伏EL智能缺陷检测系统在架构上主要由2部分组成，分别是任务中心和算法服务器集群。Missionhub是负责收集缺陷照片和整理缺陷结果的模块，以及用于接收暂存来自客户端的缺陷识别任务，而该缺陷识别任务由客户端发起的，并对有处理任务能力的算法服务器进行认证管理；算法服务器负责从照片中识别缺陷。算法服务器集群业务上识别不同缺陷类型(不同的AI模型)，进而划分为多种算法服务。中台Missionhub中包含的微服务有：a.数据库：用于存放每个EL照片的算法检测结果，如车间信息(车间号、产线号、机台号)、组件自身属性(如ID号、行列数、电池片类型等)、缺陷信息(如是否有缺陷、缺陷类型、缺陷大小、缺陷所在行列号等)。除了AI检测结果外，如果产线工人对判别结果进行了增删或修正，数据库中也会存放工人的判别结果。b.任务队列：任务队列本质上是一组键值对(key-value)。正常流程中，Missionhub和算法服务器约定每组键值对与检测缺陷的对应关系，每个键(key)就是一类缺陷检测，例如隐裂、虚焊等，值(value)则是需要检测的照片信息所组成的队列，例如图中的img1、img2、img3、……。Missionhub收集到需要检测的照片后，将照片信息写入到多个缺陷检测键值对中。算法服务器则会到其检测缺陷类型对应的任务队列中取出照片信息进行检测。c.Web应用：web端与数据库相连接，可以显示每个车间各个机台的稼动率、生产状态等，方便管理者远程监控。另外，基于数据库中存放的历史检测结果，web端提供了一系列数据挖掘工具，如对各个时间段各个缺陷的检测数量、出现的频率、出现的位置偏好进行统计，从而实现质量追溯。算法服务器集群包含各种缺陷类型的算法检测服务，如隐裂、虚焊、断栅等检测服务，除了兼容不同缺陷类型外，算法服务也兼容不同类型的电池片。本专利技术实施例的有益效果包括：(1)提高灵活性和可移植性。系统通过容器化实现了服务化部署，可以实现本地化和云端部署两种方式，提高部署效率、降低成本(2)通过容器化部署方式，降低系统使用过程中的安全风险，且部署速度快，降低运维成本(3)系统可扩展性强，增加新的任务键就能扩展新的业务类型的算法服务(4)检测系统具有很大弹性，增加新的算法服务器并从对应任务队列取任务以快速提升已有算法服务的处理能力(5)检测系统安全性高，某一算法服务器异常不会影响Missionhu本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种光伏产品缺陷检测算法部署系统，其特征在于，该部署系统包括，/n光伏产品产线机台，通过设于该机台的客户端获取光伏产品的照片，并将获取的光伏产品的照片发送至任务中心；/n任务中心，该任务中心的服务，接收由机台客户端发送的光伏产品照片，根据产品缺陷类型列入检测任务，将检测任务下发给算法服务器集群；/n算法服务器集群，包括多个算法服务器，根据产品缺陷类型，每个算法服务器对应一个缺陷检测算法服务。/n

【技术特征摘要】
1.一种光伏产品缺陷检测算法部署系统，其特征在于，该部署系统包括，
光伏产品产线机台，通过设于该机台的客户端获取光伏产品的照片，并将获取的光伏产品的照片发送至任务中心；
任务中心，该任务中心的服务，接收由机台客户端发送的光伏产品照片，根据产品缺陷类型列入检测任务，将检测任务下发给算法服务器集群；
算法服务器集群，包括多个算法服务器，根据产品缺陷类型，每个算法服务器对应一个缺陷检测算法服务。


2.根据权利要求1所述的检测算法部署系统，其特征在于，所述任务中心的服务和缺陷检测算法服务分别被部署在docker容器中。


3.根据权利要求2所述的检测算法部署系统，其特征在于，所述任务中心服务和缺陷检测算法服务被分别打包成docker镜像。


4.根据权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁学伟，江光祥，刘龙泽，陶青，袁嘉慧，周振，崔文冰，刘高旺，
申请(专利权)人：上海洪朴信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31