【技术实现步骤摘要】
一种光伏焊带智能检测方法
[0001]本专利技术涉及光伏电池
，具体涉及一种光伏焊带智能检测方法。
技术介绍
[0002]光伏电池片也称为太阳能电池片，光伏电池片并非是一块面板，它是由若干块太阳能小面板通过焊接导通而制成，并且光伏电池片的正反面都印有焊接位置，可以用适当宽度的镀锡铜带直接焊接，但是可能由于焊接操作或者其它因素的影响，可能会使光伏电池片上的焊带区域出现焊接异常现象，例如虚焊或者锡珠等异常现象，而焊带区域上的这种异常现象可能会严重影响光伏电池片的使用效果。
[0003]现有的一般基于阈值分割或者边缘检测的方式得到光伏电池片上的焊带区域，而这种得到光伏电池片上焊带区域的方式可能会受到光照或者其它噪声的影响，可能会使得到的焊带区域不可靠，进而可能会影响焊带区域对应的焊接质量的分析。
技术实现思路
[0004]本专利技术提供一种光伏焊带智能检测方法，用于解决现有方法不能可靠的分析光伏电池片上焊带区域的焊接质量的问题，所采用的技术方案具体如下：第一方面，本专利技术一个实施例提供了一种光伏焊带...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种光伏焊带智能检测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：获取光伏电池片对应的目标图像；对所述目标图像进行霍夫直线检测，得到目标图像在霍夫空间中的各高亮点坐标；根据所述各高亮点的横坐标对所述各高亮点进行分类，得到各角度类别对应的各目标高亮点；根据所述各角度类别中相邻目标高亮点坐标之间的距离，得到各角度类别对应的各线类别以及各线类别对应的各目标高亮点；根据所述各角度类别对应的各线类别中的目标高亮点数量，得到目标图像对应的各焊带区域；根据所述各焊带区域对应的热红外图像，判断目标图像对应的各焊带区域是否出现焊接异常现象。2.如权利要求1所述的一种光伏焊带智能检测方法，其特征在于，所述获取光伏电池片对应的目标图像的方法，包括：利用图像采集系统获取光伏电池片对应的原始图像；对所述原始图像利用语义分割网络，得到仅含有光伏电池片的图像；根据所述仅含有光伏电池片的图像和原始图像，得到仅含有光伏电池片的RGB图像；对所述仅含有光伏电池片的RGB图像进行灰度化处理，得到仅含有光伏电池片的灰度图像；利用otsu阈值分割算法对所述灰度图像进行阈值分割，得到所述灰度图像对应的二值图像和第一阈值，将所述二值图像记为光伏电池片对应的目标图像。3.如权利要求1所述的一种光伏焊带智能检测方法，其特征在于，所述根据所述各高亮点的横坐标对所述各高亮点进行分类，得到各角度类别对应的各目标高亮点的方法，包括：利用边缘检测算法对所述目标图像进行边缘检测，得到目标图像对应的各边缘连通域；根据所述各边缘连通域中各像素点的坐标和PCA算法，得到各边缘连通域对应第一主成分方向和第二主成分方向；根据所述各边缘连通域对应的第一主成分方向，得到目标图像对应的综合第一主成分方向；根据所述各边缘连通域对应的第二主成分方向，得到目标图像对应的综合第二主成分方向；对霍夫空间中的各高亮点的投票值进行统计，得到投票值直方图；将所述投票值直方图上投票值大于第一阈值的高亮点记为目标高亮点；将各目标高亮点对霍夫空间中的横坐标轴进行投影，得到霍夫空间中横坐标轴上的各投影目标高亮点；根据所述综合第一主成分方向对应的角度和综合第二主成分方向对应的角度，得到第一初始聚类中心点和第二初始聚类中心点；根据k
‑
means聚类算法、第一初始聚类中心点以及第二初始聚类中心点对所述横坐标轴上的各投影目标高亮点进行聚类，得到第一角度类别对应的各目标高亮点和第二角度类别对应的各目标高亮点。4.如权利要求3所述的一种光伏焊带智能检测方法，其特征在于，所述根据所述各角度
类别中相邻目标高亮点坐标之间的距离，得到各角度类别对应的各线类别以及各线类别对应的各目标高亮点的方法，包括：利用DBSCAN聚类算法对所述第一角度类别对应的各目标高亮点进行聚类，得到第一角度类别对应的各第一线类别对应的各目标高亮点；利用DBSCAN聚类算法对所述第二角度类别对应的各目标高亮点进行聚类，得到第二角度类别对应的各第二线类别对应的各目标高亮点。5.如权利要求4所述的一种光伏焊带智能检测方法，其特征在于，所述根据所述各角度类别对应的各线类别中的目标高亮点数量，得到目标图像对应的各焊带区域的方法，包括：获取在所述第一角度类别...
【专利技术属性】
技术研发人员：金昱，李昊，刘兆祥，廖学明，姚志红，古运波，
申请(专利权)人：南通德晋昌光电科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。