本发明专利技术公开了一种基于无人机自动巡检的分布式屋顶光伏组件缺陷诊断方法及装置，该方法包括：利用无人机所搭载的定位系统，得到光伏板的位置信息并建立信息库；所述位置信息包括光伏板的分布图及光伏板的经纬度信息；根据设定巡航点和规划的路径进行图像采集，并标注出缺陷位置；根据采集的图像及标注的缺陷位置，制作出光伏组件数据集；将制作的光伏组件数据集输入改进后的轻量化YOLOv5s网络模型中，得出轻量化YOLOv5s光伏组件缺陷检测模型；将轻量化YOLOv5s光伏组件缺陷检测模型搭载至Jetson Nano嵌入式平台，进行分布式屋顶光伏组件缺陷实时诊断。本发明专利技术利用无人机巡检提高巡检效率，降低人力成本，减少安全隐患，实现现实场景下的分布式屋顶光伏组件缺陷实时检测。实场景下的分布式屋顶光伏组件缺陷实时检测。实场景下的分布式屋顶光伏组件缺陷实时检测。
【技术实现步骤摘要】
基于无人机自动巡检的分布式屋顶光伏组件缺陷诊断方法及装置
[0001]本专利技术属于分布式屋顶光伏电站维护设备
，尤其涉及基于无人机自动巡检的分布式屋顶光伏组件缺陷诊断方法及装置。
技术介绍
[0002]分布式屋顶光伏电站规模小，数量大，并网点多且较分散，因此分布式光伏地理位置及故障定位相对困难。此外，在无人机自主巡检光伏电站的过程中，由于自身定位系统的误差，难以规划路径采集高质量的图像，并且无人机采样倾斜角和姿态难以确定，机载相机与光伏组件之间存在的角度差可能造成透视畸变。
[0003]同时，随着分布式光伏电站安装数量的不断增加，光伏电站的运行和维护压力逐渐增大，有些电站的巡检只能做到半年一次甚至更长。光伏电站光伏区的设备有太阳能电池片、逆变器、汇流箱、电缆、组件等众多电气组件，在生产及使用过程中很容易出现故障。人工巡检的方式越来越难以满足实际需要，利用无人机对光伏电站进行自主巡检成为更好的解决方案。采用数字图像处理和机器视觉技术，实现无人机对光伏设备航拍影像的自动化处理与分析，辅助定位，是自主巡检的重要内容。
[0004]基于此，本专利技术设计了基于无人机自动巡检的分布式屋顶光伏组件缺陷诊断技术，以解决上述问题。
技术实现思路
[0005]了解决上述问题，本专利技术提出了基于无人机自动巡检的分布式屋顶光伏组件缺陷诊断方法及装置。
[0006]本专利技术按以下技术方案实现：
[0007]一方面本专利技术提供了基于无人机自动巡检的分布式屋顶光伏组件缺陷诊断方法，所述方法包括：
[0008]利用无人机所搭载的定位系统，得到光伏板的位置信息并建立信息库；所述位置信息包括光伏板的分布图及光伏板的经纬度信息；
[0009]根据分布式光伏板的位置信息，设定巡航点并规划出路径信息；
[0010]根据设定巡航点和规划的路径进行图像采集，并标注出缺陷位置；
[0011]根据采集的图像及标注的缺陷位置，制作出光伏组件数据集；
[0012]对YOLOv5s网络改进，得出改进后的轻量化YOLOv5s网络模型；
[0013]将制作的光伏组件数据集输入改进后的轻量化YOLOv5s网络模型中，得出轻量化YOLOv5s光伏组件缺陷检测模型；
[0014]将轻量化YOLOv5s光伏组件缺陷检测模型搭载至Jetson Nano嵌入式平台，进行分布式屋顶光伏组件缺陷实时诊断。
[0015]在一种实施方式中，所述根据分布式光伏板的位置信息，规划出的巡航路线及设
定巡航点，包括：
[0016]将光伏板的分布图导入Pix4D中得到正射影像图；
[0017]根据得到的正射影像图标定无人机巡航点；
[0018]根据光伏板的经纬度信息，将每一块光伏板的对角线交点标定为巡航点；
[0019]通过标定的巡航点的位置信息利用路径规划算法来确定巡航路线。
[0020]在一种实施方式中，无人机下降至光伏板上空15米左右开始根据已经规划好的路线和设定的巡航点进行图像采集。
[0021]在一种实施方式中，所述根据规划的巡航路线和设定的巡航点进行图像采集，并标注出缺陷位置，包括：
[0022]当无人机到达巡航点时，依据跟踪算法得到无人机搭载云台的控制矢量并发送至无人机的云台控制系统；
[0023]无人机的云台控制系统根据收到的控制矢量并结合当前无人机的姿态信息解算出云台俯仰和航向控制角，调整云台角度使相机始终垂直光伏板进行拍摄，并在到达下一个巡航点之前使镜头始终聚焦在当前巡航点；
[0024]利用LabelImg图像标注软件对无人机航拍光伏组件图像中的光伏组件进行标注。
[0025]在一种实施方式中，所述当无人机到达巡航点时，依据跟踪算法得到无人机搭载云台的控制矢量并发送至无人机的云台控制系统，包括：
[0026]当无人机飞到巡航点时，先根据接收的目前点的RTK位置坐标寻找出目前距离无人机最近的光伏板；
[0027]根据信息库里的光伏板坐标和标定的巡航点计算出目前离无人机最近的且尚未检测的巡航点位置信息P(L
P
,B
P
,H
P
)；
[0028]将A,P两个点的大地坐标转换为站心地平直角坐标A”(x
1A
,y
1A
,z
1A
),P”(x
1P
,y
1P
,z
1P
)；
[0029]再根据转换之后的位置信息求出来云台的控制矢量并送到无人机的云台控制系统。
[0030]在一种实施方式中，所述根据采集的图像及标注的缺陷位置，制作出光伏组件数据集，包括：
[0031]对采集的原图片及其对应的标注缺陷位置所生成xml文件进行数据增强处理；
[0032]利用旋转、镜像、缩放、裁剪、亮度改变以及高斯模糊方法扩充光伏组件图像的数量，增强网络模型的鲁棒性；
[0033]将数据增强后的xml格式文件转换为txt格式文件，并划分数据集为训练集：验证集：测试集＝8：1：1。
[0034]在一种实施方式中，所述对YOLOv5s网络改进，得出改进后的轻量化YOLOv5s网络模型，包括：
[0035]采用轻量级ShuffleNetv2网络代替原始YOLOv5的C3Net作为主干网络；
[0036]增加混合注意力模块，用于提高网络对光伏组件缺陷的检测精度；所述混合注意力模块包含空间注意力模块和通道注意力模块，特征图先经过通道注意力模块实现通道维度的特征变换，新的特征图再经过空间注意力模块实现空间维度上的特征变换，混合注意力模块从2个维度整合了目标的特征。
[0037]在一种实施方式中，所述将制作的光伏组件数据集输入改进后的轻量化YOLOv5s网络模型中，得出轻量化YOLOv5s光伏组件缺陷检测模型，包括：
[0038]在改进后的轻量化YOLOv5s模型的输入端导入光伏组件缺陷数据集；
[0039]训练轻量化YOLOv5s光伏组件缺陷检测模型。
[0040]在一种实施方式中，所述训练轻量化YOLOv5s光伏组件缺陷检测模型，设置的训练参数为：输入图像分辨率为640
×
640；基本框架为YOLOv5s，即depth_multiple＝0.33，width_multiple＝0.50；初始学习率为0.01；周期学习率为0.1；学习率动量为0.937，模型训练的批大小为16；训练总轮次设置为500次。
[0041]另一方面本专利技术还提供了基于无人机自动巡检的分布式屋顶光伏组件缺陷诊断装置，该装置包括：
[0042]信息及数据模块，用于利用无人机所搭载的定位系统，得到光伏板的位置信息并建立信息库；所述位置信息包括光伏板的分布图及光伏板的经纬度信息；
[0043]规划模块，用于根据分布式光伏板的位置信息，设定巡航点并规划出路径信息；
[0044]采集本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.基于无人机自动巡检的分布式屋顶光伏组件缺陷诊断方法，其特征在于：所述方法包括：利用无人机所搭载的定位系统，得到光伏板的位置信息并建立信息库；所述位置信息包括光伏板的分布图及光伏板的经纬度信息；根据分布式光伏板的位置信息，设定巡航点并规划出路径信息；根据设定巡航点和规划的路径进行图像采集，并标注出缺陷位置；根据采集的图像及标注的缺陷位置，制作出光伏组件数据集；对YOLOv5s网络改进，得出改进后的轻量化YOLOv5s网络模型；将制作的光伏组件数据集输入改进后的轻量化YOLOv5s网络模型中，得出轻量化YOLOv5s光伏组件缺陷检测模型；将轻量化YOLOv5s光伏组件缺陷检测模型搭载至Jetson Nano嵌入式平台，进行分布式屋顶光伏组件缺陷实时诊断。2.根据权利要求1所述的基于无人机自动巡检的分布式屋顶光伏组件缺陷诊断方法，其特征在于：所述根据分布式光伏板的位置信息，规划出的巡航路线及设定巡航点，包括：将光伏板的分布图导入Pix4D中得到正射影像图；根据得到的正射影像图标定无人机巡航点；根据光伏板的经纬度信息，将每一块光伏板的对角线交点标定为巡航点；通过标定的巡航点的位置信息利用路径规划算法来确定巡航路线。3.根据权利要求1所述的基于无人机自动巡检的分布式屋顶光伏组件缺陷诊断方法，其特征在于：无人机下降至光伏板上空15米左右开始根据已经规划好的路线和设定的巡航点进行图像采集。4.根据权利要求3所述的基于无人机自动巡检的分布式屋顶光伏组件缺陷诊断方法，其特征在于：所述根据设定巡航点和规划的路径进行图像采集，并标注出缺陷位置，包括：当无人机到达巡航点时，依据跟踪算法得到无人机搭载云台的控制矢量并发送至无人机的云台控制系统；无人机的云台控制系统根据收到的控制矢量并结合当前无人机的姿态信息解算出云台俯仰和航向控制角，调整云台角度使相机始终垂直光伏板进行拍摄，并在到达下一个巡航点之前使镜头始终聚焦在当前巡航点。5.根据权利要求4所述的基于无人机自动巡检的分布式屋顶光伏组件缺陷诊断方法，其特征在于：所述当无人机到达巡航点时，依据跟踪算法得到无人机搭载云台的控制矢量并发送至无人机的云台控制系统，包括：当无人机飞到巡航点时，先根据接收的目前点的RTK位置坐标寻找出目前距离无人机最近的光伏板；根据信息库里的光伏板坐标和标定的巡航点计算出目前离无人机最近的且尚未检测的巡航点位置信息P(L
P
,B
P
,H
P
)；将A,P两个点的大地坐标转换为站心地平直角坐标A”(x
1A
,y
1A
,z
1A
),P”(x
1P
,y
1P
,z
1P
)；再根据转换之后的位置信息求出来云台的控制矢量并送到无...
【专利技术属性】
技术研发人员：李鹏，厉洪滨，王硕，孔相欢，彭祥，甄臻，周思怡，张潇，滕松，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司徐州供电分公司，
类型：发明
国别省市：
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