基于计算机视觉的光伏板蜗牛纹缺陷检测方法技术

本发明专利技术涉及图像处理领域，具体涉及一种基于计算机视觉的光伏板蜗牛纹缺陷检测方法，获取电池板表面灰度图像中每行、列像素点的灰度值累加值拟合曲线，根据拟合曲线中波峰和波谷个数得到拟合曲线的波动比率，根据拟合曲线中每个波峰和下个相邻波谷处灰度值得到拟合曲线的平均灰度差异，根据波动比率和平均灰度差异计算拟合曲线的波动程度，根据波动程度判断拟合曲线是顺向还是垂向，根据顺向拟合曲线上波峰个数和波峰幅值得到蜗牛纹尺寸异常程度，根据垂向拟合曲线上每个波谷和该波谷端点处灰度值得到波谷异常程度，根据蜗牛纹尺寸异常程度和波谷异常程度得到蜗牛纹异常程度，判断蜗牛纹是否会影响使用，方法简单、智能、精准、高效。高效。高效。

【技术实现步骤摘要】
基于计算机视觉的光伏板蜗牛纹缺陷检测方法


[0001]本申请涉及图像处理领域，具体涉及一种基于计算机视觉的光伏板蜗牛纹缺陷检测方法。

技术介绍

[0002]随着科技的发展，光伏发电技术已经愈发成熟，而这也意味着光伏电池板的使用范围也愈加广泛，需求量激增，在这种背景环境下，光伏电池板的质量问题成了重中之重。在光伏电池板的使用过程中，在高温、高湿、光照等环境中，光伏电池板表面的EVA中的氧化剂与银栅线发生氧化反应，导致白色银栅线变成暗灰色的现象，称为蜗牛纹，在蜗牛纹存在的地方，约90%以上有电池板隐裂的存在，降低了组件的发电效率，降低了组件的可靠性能，更严重的是会导致组件提前失效或烧掉。因此，需要在使用过程中检测光伏电池板是否含有蜗牛纹，以便将存在蜗牛纹的光伏电池板及时进行更换，目前，常见的检测方法为人工检测，费时费力且效率较低。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供一种基于计算机视觉的光伏板蜗牛纹缺陷检测方法，解决蜗牛纹检测费时费力且效率低的问题，采用如下技术方案：获取光伏电池板表面灰度图像；获取电池板表面灰度图像中每行、列像素点的灰度值累加值，根据每行、列像素点灰度值的累加值得到行、列累加值拟合曲线；根据行、列累加值拟合曲线中的波峰和波谷个数得到行、列累加值拟合曲线的波动比率；根据行、列累加值拟合曲线中每个波峰处灰度值和与该波峰的下个相邻波谷处灰度值的差值得到行、列累加值拟合曲线的平均灰度差异；根据行、列累加值拟合曲线的波动比率和平均灰度差异得到行、列累加值拟合曲线的波动程度；根据行、列累加值拟合曲线的波动程度判断行、列累加值拟合曲线是属于顺向拟合曲线还是属于垂向拟合曲线；根据判定属于顺向拟合曲线上的波峰个数和波峰幅值得到蜗牛纹尺寸异常程度，根据判定属于垂向拟合曲线上的每个波谷处灰度值和该波谷端点处灰度值得到每个波谷的异常程度；根据蜗牛纹尺寸异常程度和每个波谷的异常程度得到蜗牛纹的异常程度，根据异常程度判断蜗牛纹是否会影响使用。
[0004]所述行、列累加值拟合曲线的波动比率的获取方法为：获取行累加值拟合曲线的波峰个数，波谷个数，列累加值拟合曲线的波峰个数，波谷个数；
行累加值拟合曲线的波动比率计算方法为：式中，为行累加值拟合曲线的波动比率，为光伏电池板表面灰度图像像素点的行数；列累加值拟合曲线的波动比率计算方法为：式中，为列累加值拟合曲线的波动比率，为光伏电池板表面灰度图像像素点的列数。
[0005]所述行、列累加值拟合曲线的平均灰度差异的获取方法为：计算行累加值拟合曲线上每个波峰处灰度值和与该波峰的下个相邻波谷处灰度值的差值，将所有差值累加得到；计算列累加值拟合曲线上每个波峰处灰度值和与该波峰的下个相邻波谷处灰度值的差值，将所有累加得到；行累加值拟合曲线的平均灰度差值计算方法为：式中，为行累加值拟合曲线的平均灰度差值；列累加值拟合曲线的平均灰度差值计算方法为：式中，为行累加值拟合曲线的平均灰度差值。
[0006]所述行、列累加值拟合曲线的波动程度的获取方法为：行累加值拟合曲线的波动程度计算方法为：式中，为行累加值拟合曲线的波动程度；列累加值拟合曲线的波动程度计算方法为：式中，为列累加值拟合曲线的波动程度。
[0007]所述根据行、列累加值拟合曲线的波动程度判断行、列累加值拟合曲线是属于顺向拟合曲线还是属于垂向拟合曲线的方法为：若的值大于，则行累加值拟合曲线为顺向拟合曲线，列累加值拟合曲线为垂向拟合曲线；
若的值大于，则列累加值拟合曲线为顺向拟合曲线，行累加值拟合曲线为垂向拟合曲线。
[0008]所述蜗牛纹尺寸异常程度的获取方法为：获取顺向拟合曲线上的波峰个数和每个波峰的幅值；计算顺向拟合曲线上所有波峰幅值的均值；计算每个波峰幅值与所有波峰幅值的均值的差值；则蜗牛纹尺寸异常程度的计算方法为：式中，为蜗牛纹尺寸异常程度，为顺向拟合曲线上的波峰个数，为第个波峰，为第个波峰的幅值，为顺向拟合曲线上所有波峰幅值的均值，为每个波峰幅值与所有波峰幅值的均值的差值大于0的波峰个数。
[0009]所述每个波谷的异常程度的获取方法为：获取垂向拟合曲线上的波谷个数和每个波谷从左端点到右端点占据的列数；获取每个波谷所在列的灰度值累加值与两个端点所在列的灰度值累加值中较大的累加值的差值；则每个波谷的异常程度的计算方法为：式中，为垂向拟合曲线上第个波谷的异常程度，为第个波谷从左端点到右端点占据的列数，为第个波谷所占总差值的权重，计算方法为：式中，为第个波谷处像素点所在列像素点灰度值累加值与左端点、右端点所在列像素点灰度值累加值中较大累加值的差值。
[0010]所述蜗牛纹的异常程度的计算方法为：式中，为蜗牛纹的异常程度。
[0011]所述根据异常程度判断蜗牛纹是否会影响使用的方法为：若异常程度的值大于0，则蜗牛纹会影响光伏电池板使用。
[0012]本专利技术的有益效果是：基于图像处理，获取电池板表面灰度图像中每行、列像素点的灰度值累加值的拟合曲线，根据拟合曲线中的波峰和波谷个数得到拟合曲线的波动比率，根据拟合曲线中每个波峰处灰度值和与该波峰的下个相邻波谷处灰度值的差值得到拟
合曲线的平均灰度差异，根据波动比率和平均灰度差异计算拟合曲线的波动程度，根据波动程度判断拟合曲线是顺向还是垂向，根据顺向拟合曲线上的波峰个数和波峰幅值得到蜗牛纹尺寸异常程度，根据垂向拟合曲线上的每个波谷处灰度值和该波谷端点处灰度值得到每个波谷的异常程度，根据蜗牛纹尺寸异常程度和每个波谷的异常程度得到蜗牛纹的异常程度，根据异常程度判断蜗牛纹是否会影响使用，方法简单、智能、精准、高效。
附图说明
[0013]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0014]图1是本专利技术的一种基于计算机视觉的光伏板蜗牛纹缺陷检测方法流程示意图；图2是本专利技术的一种基于计算机视觉的光伏板蜗牛纹缺陷检测方法中的光伏电池板蜗牛纹示意图。
具体实施方式
[0015]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0016]本专利技术的一种基于计算机视觉的光伏板蜗牛纹缺陷检测方法的实施例，如图1所示，包括：步骤一：获取光伏电池板表面灰度图像；获取电池板表面灰度图像中每行、列像素点的灰度值累加值，根据每行、列像素点灰度值的累加值得到行、列累加值拟合曲线；该步骤的目的是采集光伏电池板表面灰度图像，作为数据基础，便于后续分析。
[0017]本实施例首先利用清洁机器人对光伏电池板表面进行清洁，由于光伏电池板表面可能会存在灰尘或者落叶、鸟粪等，若不进行清洁，直本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于计算机视觉的光伏板蜗牛纹缺陷检测方法，其特征在于，包括：获取光伏电池板表面灰度图像；获取电池板表面灰度图像中每行、列像素点的灰度值累加值，根据每行、列像素点灰度值的累加值得到行、列累加值拟合曲线；根据行、列累加值拟合曲线中的波峰和波谷个数得到行、列累加值拟合曲线的波动比率；根据行、列累加值拟合曲线中每个波峰处灰度值和与该波峰的下个相邻波谷处灰度值的差值得到行、列累加值拟合曲线的平均灰度差异；根据行、列累加值拟合曲线的波动比率和平均灰度差异得到行、列累加值拟合曲线的波动程度；根据行、列累加值拟合曲线的波动程度判定行、列累加值拟合曲线是属于顺向拟合曲线还是属于垂向拟合曲线；根据判定属于顺向拟合曲线上的波峰个数和波峰幅值得到蜗牛纹尺寸异常程度，根据判定属于垂向拟合曲线上的每个波谷处灰度值和该波谷端点处灰度值得到每个波谷的异常程度；根据蜗牛纹尺寸异常程度和每个波谷的异常程度得到蜗牛纹的异常程度，根据异常程度判断蜗牛纹是否会影响使用。2.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的光伏板蜗牛纹缺陷检测方法，其特征在于，所述行、列累加值拟合曲线的波动比率的获取方法为：获取行累加值拟合曲线的波峰个数，波谷个数，列累加值拟合曲线的波峰个数，波谷个数；行累加值拟合曲线的波动比率计算方法为：式中，为行累加值拟合曲线的波动比率，为光伏电池板表面灰度图像像素点的行数；列累加值拟合曲线的波动比率计算方法为：式中，为列累加值拟合曲线的波动比率，为光伏电池板表面灰度图像像素点的列数。3.根据权利要求2所述的一种基于计算机视觉的光伏板蜗牛纹缺陷检测方法，其特征在于，所述行、列累加值拟合曲线的平均灰度差异的获取方法为：计算行累加值拟合曲线上每个波峰处灰度值和与该波峰的下个相邻波谷处灰度值的差值，将所有差值累加得到；计算列累加值拟合曲线上每个波峰处灰度值和与该波峰的下个相邻波谷处灰度值的
差值，将所有累加得到；行累加值拟合曲线的平均灰度差值计算方法为：式中，为行累加值拟合曲线的平均灰度差值；列累加值拟合曲线的平均灰度差值计算方法为：式中，为行累加值拟合曲线的平均灰度差值。4.根据权利要求3所述的一种基于计算机视觉的光伏板蜗牛纹缺陷检测方法，其特征在于，所述行、列累加值拟合曲线的波动程度的获取方法为：行累加值拟合曲线的...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏建华，
申请(专利权)人：索日新能源科技南通有限公司，
类型：发明
国别省市：