【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的光伏电池内部缺陷类别检测方法及系统
本专利技术涉及人工智能
，具体涉及基于人工智能的光伏电池内部缺陷类别检测方法及系统。
技术介绍
光伏电池缺陷是指电池片或者电池组件受到较大的机械或热应力时，可能在电池单元产生肉眼不易察觉的隐性缺陷。电池片产生的电流要依靠“表面的主栅线及垂直于主栅线的细栅线”搜集和导出。当缺陷导致细栅线断裂时，细栅线无法将收集的电流输送到主栅线，将会导致电池片部分甚至全部失效。有研究显示，组件缺陷严重时，会导致组件功率的损失，但是损失的大小并不确定。线性对组件电性能的影响小，而裂片对组件功率损失非常大，电池板出现混档时会对电池板的发电效率也有很大影响。专利技术人在实践中，发现上述现有技术存在以下缺陷：由于缺陷难以用肉眼可见，一般需要仪器才能探测到，很难人为做出定量判断这种看不到的缺陷，测试仪对缺陷进行检测后，还需要人为观察组件缺陷的类别，来采取相对应的处理方法。
技术实现思路
为了解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供基于人工智能的光伏电池...
【技术保护点】
1.基于人工智能的光伏电池内部缺陷类别检测系统，其特征在于，该系统包括：/n电池板缺陷感知模块、内部缺陷分析模块与缺陷类别判断模块；/n所述电池板缺陷模块，用于采集电池板图像，获取电池板缺陷区域语义图像，得到所述缺陷区域的最小外接矩形区域；/n所述内部缺陷分析模块，包括面积占比单元、温度离散单元和电池片效率单元；/n所述面积占比单元，用于获取所述缺陷区域的面积Sum和所述最小外接矩形区域的面积S
【技术特征摘要】
1.基于人工智能的光伏电池内部缺陷类别检测系统，其特征在于，该系统包括：
电池板缺陷感知模块、内部缺陷分析模块与缺陷类别判断模块；
所述电池板缺陷模块，用于采集电池板图像，获取电池板缺陷区域语义图像，得到所述缺陷区域的最小外接矩形区域；
所述内部缺陷分析模块，包括面积占比单元、温度离散单元和电池片效率单元；
所述面积占比单元，用于获取所述缺陷区域的面积Sum和所述最小外接矩形区域的面积S矩形，得到所述缺陷区域在所述最小外接矩形区域的面积占比A；
所述温度离散单元，用于获取电池板温度T，根据所述电池板温度的均值D(T)和方差σ(T)得到电池板温度的离散程度V；
所述电池片效率单元，用于获取所述最小外接矩形区域的电压值U、电流值I、面积S矩形和光照强度E，得到所述最小外接矩形区域的发电效率μ；
所述缺陷类别判断模块，用于根据所述面积占比A、所述电池板温度的离散程度V和所述最小外接矩形区域的发电效率μ所构建的缺陷类别判断函数H，通过所述判断函数H与预设阈值判断缺陷类别。
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的光伏电池内部缺陷类别检测系统，其特征在于：
所述判断函数H为：
其中，a为预设常数。
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的光伏电池内部缺陷类别检测系统，其特征在于：
所述电池板温度的离散程度V为：
其中，K为预设常数。
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的光伏电池内部缺陷类别检测系统，其特征在于：
所述缺陷类别包括线状隐裂缺陷、混档缺陷和黑片缺陷。
5.基于人工智能的光伏电池内部缺陷类别检测方法，...
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