基于视觉感知的光伏电池板夜间清洁方案自动生成方法技术

本发明专利技术提供了一种基于视觉感知的光伏电池板夜间清洁方案自动生成方法，该方法包括：利用无人机在傍晚时分以及次日早晨采集光伏电池板图像，对电池板图像进行处理得到每个电池板的脏污等级、脏污分布情况以及所有电池板的脏污分布情况，根据早晨采集到的图像对应的脏污等级、每个光伏电池板的脏污分布情况、所有电池板的整体脏污分布情况建立清洁模型，再依据对傍晚及早晨时刻采集的电池板图像进行处理得到的脏污等级、脏污分布等信息得到评价系数，根据评价系数对清洁模型进行调整，得到清洁机器人的清洁速度、转刷转速、清洁次数。本发明专利技术可以根据清洁机器人的清洁效果对清洁机器人的相关参数进行调整，使其清洁效果更好。

【技术实现步骤摘要】
基于视觉感知的光伏电池板夜间清洁方案自动生成方法
本专利技术属于人工智能、光伏电池板清洁领域，具体地，涉及一种基于视觉感知的光伏电池板夜间清洁方案自动生成方法。
技术介绍
光伏发电技术作为一种可再生新能源逐渐越来越多的被应用于日常生活当中，作为光伏技术的核心，光伏电池板的发电效率决定了能量的转换效率。光伏电池板由于长期暴露在室外环境中，会在表面积累很多脏污，如灰尘、鸟粪等多种污染物，随着科学技术的进步，目前大多数清洁方法都以无人机巡检作为辅助，采用清洁机器人进行电池板表面的清洁。一般光伏电站的无人机巡检采用多次巡航检测，对无人机的续航要求比较高，且每次巡检完成后，都需要调度机器人进行清洁，而机器人清洁一次其自身电量损耗极大，清洁次数越多，机器人电量消耗越大，工作效率也就越低；机器人若白天清洗，会对太阳能电池板造成遮挡，尤其对于那些顽固难清洗的脏污，机器人会长时间在该处停留引起长期遮挡，严重时会导致热斑效应，严重影响电池板的发电功率。
技术实现思路
为了解决上述问题，本专利技术提出一种基于视觉感知的光伏电池板夜间清洁方案自动生成方法，该方法包括：步骤一，利用无人机采集光伏电池板图像，包括第一图像和第二图像；所述第一图像为傍晚时刻采集的光伏电池板图像，所述第二图像为次日早晨采集的光伏电池板图像；对光伏电池板图像进行去除边框处理后，送入脏污检测网络，得到每个电池板的脏污遮罩信息和脏污等级；步骤二，根据脏污遮罩信息对每个电池板进行脏污像素点的统计，得到每个光伏电池板的脏污分布情况；进一步地，结合每个电池板的脏污分布情况得到所有电池板的整体脏污分布情况；步骤三，根据第二图像对应的脏污等级、每个光伏电池板的脏污分布情况、所有电池板的整体脏污分布情况建立清洁模型：其中，a、b、c为补偿系数，v为清洁机器人的清洁速度，fi为标号为i的电池板对应的转刷转速，ti为标号为i的电池板对应的清洁次数；xmi为根据第二图像得到的标号为i的电池板的脏污等级，ymi为根据第二图像得到的标号为i的电池板的脏污分布情况，zm为根据第二图像得到的所有电池板的整体脏污分布情况；vmax为清洁机器人清洁速度的最大值，T为脏污等级阈值，Q为转刷最大转速；步骤四，根据第一图像和第二图像分别对应的脏污等级、每个光伏电池板的脏污分布情况、所有电池板的整体脏污分布情况得到评价系数；根据评价系数与预先设置的阈值判断是否需要对清洁模型进行调整，若需要，则根据评价系数对清洁模型进行调整，得到清洁机器人的清洁速度、每个电池板对应的转刷转速和清洁次数。所述去除边框处理为：利用算法提取光伏电池板的边框，提取出来的边框区域的像素置不变，非边框区域像素置为0，得到重置图像，光伏电池板图像与重置图像相减实现边框的去除。所述算法为灰度阈值法。所述脏污检测网络包括两个子网络，其中，第一子网络用于得到电池板的脏污遮罩信息，第二子网络用于得到脏污等级。所有电池板的整体脏污分布情况为每个光伏电池板的脏污分布情况相加后取均值得到。评价系数的具体计算方法为：其中，p为评价系数，η1、η2、η3为权重系数，xni为根据第一图像得到的标号为i的电池板的脏污等级，yni为根据第一图像得到的标号为i的电池板的脏污分布情况，zn为根据第一图像得到的所有电池板的整体脏污分布情况。根据评价系数对清洁模型进行调整具体为：其中，a′、b′、c′为上一次对清洁模型进行调整时得到的补偿系数的值，a、b、c为此次调整需要计算的补偿系数的值。本专利技术的有益效果在于：1.本专利技术中清洁机器人的清洁过程只在晚上发生，所以不会对光伏电池板造成遮挡从而影响发电功率，且能够结合清洁完成后次日早晨的电池板图像信息，完成对清洁机器人相关参数的反馈调节，使得机器人能够更好的进行夜间脏污清洁工作。2.由于本方法一天只进行一次清洁，因此无人机一天也只用进行两次巡航检测，降低了无人机以及清洁机器人的续航要求，同时节省了无人机与清洁机器人的电能消耗，保证清洁机器人每次清洁都能以最佳状态进行，提高了清洁的效率。3.本专利技术还结合了每个电池板的脏污等级、脏污分布情况以及所有电池板的整体脏污分布情况进行清洁机器人相关参数的调整，其得到的参数调整结果更精确，可实现清洁机器人的参数根据每个电池板的脏污情况进行动态变化，打破现有清洁机器人参数固定这一缺点，可更好的进行光伏电池板的清洁。附图说明图1为本专利技术实施流程图。具体实施方式为了让本领域技术人员更好的理解本专利技术，下面结合实施例对本专利技术进行详细描述。本专利技术的目的为实现根据清洁机器人上一次的清洁效果对清洁机器人的相关参数进行调整；因此，本专利技术提出一种基于视觉感知的光伏电池板夜间清洁方案自动生成方法，其实施流程如图1所示，具体地，在傍晚时分和次日早晨采集光伏电池板的图像，对图像进行处理得到每个电池板的脏污等级、脏污分布情况以及所有电池板的整体脏污分布情况，根据上述得到的信息对构建的清洁模型进行调整，最终得到调整以后清洁机器人的清洁速度、每个电池板对应的转刷转速和清洁次数。实施例：利用无人机采集光伏电池板图像，包括第一图像和第二图像；第一图像为傍晚时刻采集的光伏电池板图像，第二图像为次日早晨采集的光伏电池板图像。次日早晨采集光伏电池板图像的原因为夜间的视觉效果差，难以对夜间采集的光伏电池板图像进行电池板脏污情况的分析。通过脏污检测网络对光伏电池板图像中ROI区域的脏污等级、脏污分布情况进行检测，以便后续采取合理的清洁模型对电池板进行清理。获取ROI区域，即对光伏电池板图像进行去除边框处理：由于电池板表面灰度信息与电池板边框灰度信息差异较大，可以使用灰度阈值方法，将每块电池板图像的边框信息提取出来，提取出来的边框区域的像素保持不变，非边框区域像素置为0，得到重置图像，采集到的光伏电池板图像与重置图像进行减操作后得到ROI区域，ROI区域为光伏电池板的表面区域。将去除边框的光伏电池板图像即ROI区域送入脏污检测网络，得到每个电池板的脏污遮罩信息和脏污等级；具体地，脏污检测网络包括两个子网络：第一子网络的输入为ROI区域图像信息，输出为ROI区域的脏污遮罩信息，具体地，第一子网络设计一个脏污编码器，利用该脏污编码器对ROI区域进行图像特征提取，得到关于脏污分布的第一特征图；然后设计一个脏污解码器，该脏污解码器的主要作用是完成第一特征图的解码，并生成ROI区域的脏污遮罩图，得到脏污遮罩信息；该第一子网络的的获取包括标注过程和训练过程：人为对ROI区域进行标注，将前景区域即脏污分布区域标注为1，背景区域标注为0，得到关于脏污区域的二值图像信息。训练过程采用均方误差损失函数，通过该函数实现脏污检测网络第一子网络中参数的迭代更新，最终得到脏污遮罩信息segmentation。至此，得到每个电池板ROI区域的脏污遮罩信息。进一步地，获取电池板的脏污等级信息本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于视觉感知的光伏电池板夜间清洁方案自动生成方法，其特征在于，该方法包括：步骤一，利用无人机采集光伏电池板图像，包括第一图像和第二图像；所述第一图像为傍晚时刻采集的光伏电池板图像，所述第二图像为次日早晨采集的光伏电池板图像；对光伏电池板图像进行去除边框处理后，送入脏污检测网络，得到每个电池板的脏污遮罩信息和脏污等级；/n步骤二，根据脏污遮罩信息对每个电池板进行脏污像素点的统计，得到每个光伏电池板的脏污分布情况；进一步地，结合每个电池板的脏污分布情况得到所有电池板的整体脏污分布情况；/n步骤三，根据第二图像对应的脏污等级、每个光伏电池板的脏污分布情况、所有电池板的整体脏污分布情况建立清洁模型：/n

【技术特征摘要】
1.一种基于视觉感知的光伏电池板夜间清洁方案自动生成方法，其特征在于，该方法包括：步骤一，利用无人机采集光伏电池板图像，包括第一图像和第二图像；所述第一图像为傍晚时刻采集的光伏电池板图像，所述第二图像为次日早晨采集的光伏电池板图像；对光伏电池板图像进行去除边框处理后，送入脏污检测网络，得到每个电池板的脏污遮罩信息和脏污等级；
步骤二，根据脏污遮罩信息对每个电池板进行脏污像素点的统计，得到每个光伏电池板的脏污分布情况；进一步地，结合每个电池板的脏污分布情况得到所有电池板的整体脏污分布情况；
步骤三，根据第二图像对应的脏污等级、每个光伏电池板的脏污分布情况、所有电池板的整体脏污分布情况建立清洁模型：



其中，a、b、c为补偿系数，v为清洁机器人的清洁速度，fi为标号为i的电池板对应的转刷转速，ti为标号为i的电池板对应的清洁次数；xmi为根据第二图像得到的标号为i的电池板的脏污等级，ymi为根据第二图像得到的标号为i的电池板的脏污分布情况，zm为根据第二图像得到的所有电池板的整体脏污分布情况；vmax为清洁机器人清洁速度的最大值，T为脏污等级阈值，Q为转刷最大转速；
步骤四，根据第一图像和第二图像分别对应的脏污等级、每个光伏电池板的脏污分布情况、所有电池板的整体脏污分布情况得到评价系数；
根据评价系数与预先设置的阈值判断是否需要对清洁模型进行调整，若需要，则根据评价系数对清洁模型进行调整，得到清...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙猛猛，夏永霞，
申请(专利权)人：孙猛猛，
类型：发明
国别省市：陕西;61