光伏组件缺陷检测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种光伏组件缺陷检测方法及系统，该检测方法包括对光伏组件施加热激励和光激励，且获取光伏组件的热图像序列和光图像序列；对热图像序列、光图像序列进行筛选，得到清晰且采集时间对应的热图像集和光图像集；对同一采集时间下的热图像和光图像进行特征融合，得到光热特征融合图像集；对光热特征融合图像集中的每一图像标注相应的属性标签；利用带有属性标签的图像对缺陷检测模型进行训练，得到目标缺陷检测模型；当获取待检测光伏组件图像时，利用目标缺陷检测模型确定出与待检测光伏组件图像对应的缺陷检测结果。本发明专利技术解决了传统技术难以检测光伏组件小面积缺陷、检测图像模态单一的不足。检测图像模态单一的不足。检测图像模态单一的不足。

【技术实现步骤摘要】
光伏组件缺陷检测方法及系统


[0001]本专利技术属于光伏组件缺陷检测
，尤其涉及一种采用光致发光技术辅助电磁感应热成像的光伏组件缺陷检测方法及系统。

技术介绍

[0002]国外，德国Fraunhofer无损检测研究所的U.Netzelmann等人尝试采用电磁感应热成像法检测晶体光伏电池裸片的损伤。国内，湖南大学研究了晶体光伏电池片受电磁感应激发平面涡流导致的热辐射现象，并建立了一种基于感应光热辐射的光伏电池无损检测方法及系统(专利授权公告号为CN107192759B)，先通过电磁感应激励线圈对光伏电池片施加电磁感应激励，使光伏电池片产生光辐射和热辐射；然后利用短波红外相机和热像仪对光辐射、热辐射进行高精度和高灵敏度成像，利用平面阵列感应线圈采集光伏电池片及组件不同区域的多频阻抗信息；综合利用光伏电池片的多频阻抗信息、光辐射幅值、温度变化的幅值、温度变化的相位作为特征值，辅之以支持向量机算法或人工神经网络算法，对多频阻抗信息、光辐射信号和热辐射信号进行处理，提取可表征属性、缺陷和健康度的特征值，通过控制系统判断所测的光伏电池片是否故障。
[0003]虽然，在光伏电池裸片的电致发热、电致发光瞬态图像上进行缺陷检测非常适合光伏电池生产线上的质量管控，但不完全适用于成品组件的运维管理。在成品组件中，光伏电池片封装在EVA胶膜和钢化玻璃内，被EVA胶膜和钢化玻璃保护；EVA胶膜和钢化玻璃构成的保护层遮盖了光伏电池的表面，阻碍了电磁感应激励下的光伏电池光、热辐射传播过程；光伏组件内部的光伏电池片产生的光、热辐射需要经过保护层才能传播到光伏组件表面，传播过程会产生损耗，影响检测效果，如图1所示的某晶体硅光伏组件的具体结构。
[0004]光伏组件的早期缺陷和小面积缺陷主要包括划痕、微裂纹、断裂、胶膜变色、热斑、PID效应、蜗牛纹等，与光伏电池裸片的缺陷种类(电池片破损、热斑、裂纹等)存在类型上的差异，并且由于光伏电池热辐射传播到组件玻璃外表面需要一定时间，因此可以对光伏组件电磁感应加热过程中的热图像序列进行进一步分析，发掘光伏组件缺陷类型和大小等因素对光伏组件的热成像时序图片特征的影响，以从光伏组件成品中捕获区别于光伏电池裸片检测的有用信息。经调研工作发现，基于电磁感应热成像的光伏组件时序图像缺陷检测方法研究尚处于起步研究阶段，相关文献较少，但发展前景广阔。
[0005]然而，热像仪采集的热图像序列存在一定的横向热扩散现象，可能会影响缺陷电磁感应热成像检测的准确率。光致发光检测技术是一种通过外部光源对光伏组件进行照射，使其内部载流子跃迁产生光辐射，进而利用光辐射成像进行缺陷检测的技术，可以对光伏组件内电池片缺陷进行成像检测。
[0006]如表1所示，现有光伏组件热成像检测技术包括手持热像仪检测、地面机器人搭载热像仪检测和无人机机载热像仪检测等，主要依靠光伏组件发电时产生的热量实现检测，但是光伏组件发电容易达到热稳态，缺陷所在区域与正常区域对应的光伏组件表面温度趋于一致，热图像缺陷特征不明显，难以发现早期缺陷；无人机结合热成像的检测方法因距离
检测组件太远，热像仪视场分辨率很低，难以发现10mm尺度的小面积缺陷；现有热成像检测技术只能在白天发电时检测，易受日光辐照、地面反射等环境因素的影响，成像效果欠佳，并且浪费了夜晚不发电时的最佳维护时间段。
[0007]表1光伏组件现有热成像检测技术总结
[0008]
技术实现思路

[0009]本专利技术的目的在于提供一种光伏组件缺陷检测方法及系统，以解决光伏组件发电易达到热稳态而难以发现其早期缺陷的问题，无人机结合热成像检测技术因视场分辨率很低而难以发现小面积缺陷，以及传统热成像检测技术仅适用于白天的问题。
[0010]本专利技术是通过如下的技术方案来解决上述技术问题的：
[0011]一种光伏组件缺陷检测方法，所述检测方法包括以下步骤：
[0012]同时对光伏组件施加热激励和光激励，且同步获取光伏组件的热图像序列和光图像序列；
[0013]对所述热图像序列、光图像序列分别进行筛选，得到清晰且采集时间对应的热图像集和光图像集；
[0014]对同一采集时间下的热图像和光图像进行特征融合，得到光热特征融合图像，进而得到光热特征融合图像集；
[0015]对所述光热特征融合图像集中的每一图像标注相应的属性标签；
[0016]利用带有属性标签的图像对缺陷检测模型进行训练，得到目标缺陷检测模型；
[0017]当获取待检测光伏组件图像时，利用所述目标缺陷检测模型确定出与所述待检测光伏组件图像对应的缺陷检测结果。
[0018]进一步地，在同时对光伏组件施加热激励和光激励之前，所述检测方法还包括：确定最优热激励参数和最优提离距离，根据所述最优热激励参数和最优提离距离设置热激励源，以对光伏组件施加热激励。
[0019]进一步地，所述确定最优热激励参数和最优提离距离的具体实现过程包括：
[0020]构建由热激励源模型和光伏组件模型组成的耦合仿真模型，其中热激励源模型位于光伏组件模型的正上方；
[0021]利用所述耦合仿真模型得到不同激励电流下光伏组件模型上表面的温度与热激励施加时间的第一关系曲线，以及光伏组件模型内部电池片表面的涡流密度与提离距离的第二关系曲线；其中，所述提离距离是指热激励源模型与光伏组件模型上表面之间的垂直
距离；
[0022]将所述光伏组件模型上表面的温度从第一温度加热至第二温度所需时间最短的第一关系曲线所对应的激励电流大小和热激励施加时间为最优热激励参数；其中，第一温度和第二温度均在光伏组件的工作温度范围内；所述第二关系曲线中，最大涡流密度对应的提离距离为最优提离距离。
[0023]进一步地，所述第一关系曲线的具体获取过程为：
[0024]设置提离距离且保持提离距离不变，改变热激励源模型的激励电流大小，对所述光伏组件模型施加不同的热激励，得到不同激励电流下光伏组件模型上表面的温度随着热激励施加时间变化的第一关系曲线；
[0025]所述第二关系曲线的具体获取过程为：
[0026]设置热激励源模型的热激励参数且保持所述热激励参数不变，改变提离距离，得到光伏组件模型内部电池片表面的涡流密度随着提离距离变化的第二关系曲线；
[0027]其中，所述热激励参数为最优热激励参数。
[0028]进一步地，在根据第一关系曲线确定最优热激励参数、根据第二关系曲线确定最优提离距离之前，所述检测方法还包括对所述第一关系曲线和第二关系曲线进行验证的步骤，具体实现过程为：
[0029]搭建由热激励源实物、热图像采集设备和光伏组件实物构成的第一试验平台；
[0030]基于所述第一试验平台，在与得到第一关系曲线相同的热激励参数和提离距离下，对所述光伏组件实物施加热激励，得到不同激励电流下光伏组件实物上表面的温度随着热激励施加时间变化的第一试验曲线；
[0031]基于所述第一试验平台，在与得到第二关系曲线相同的热激励参数和提本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种光伏组件缺陷检测方法，其特征在于，所述检测方法包括以下步骤：同时对光伏组件施加热激励和光激励，且同步获取光伏组件的热图像序列和光图像序列；对所述热图像序列、光图像序列分别进行筛选，得到清晰且采集时间对应的热图像集和光图像集；对同一采集时间下的热图像和光图像进行特征融合，得到光热特征融合图像，进而得到光热特征融合图像集；对所述光热特征融合图像集中的每一图像标注相应的属性标签；利用带有属性标签的图像对缺陷检测模型进行训练，得到目标缺陷检测模型；当获取待检测光伏组件图像时，利用所述目标缺陷检测模型确定出与所述待检测光伏组件图像对应的缺陷检测结果。2.根据权利要求1所述的光伏组件缺陷检测方法，其特征在于，在同时对光伏组件施加热激励和光激励之前，所述检测方法还包括：确定最优热激励参数和最优提离距离，根据所述最优热激励参数和最优提离距离设置热激励源，以对光伏组件施加热激励。3.根据权利要求2所述的光伏组件缺陷检测方法，其特征在于，所述确定最优热激励参数和最优提离距离的具体实现过程包括：构建由热激励源模型和光伏组件模型组成的耦合仿真模型，其中热激励源模型位于光伏组件模型的正上方；利用所述耦合仿真模型得到不同激励电流下光伏组件模型上表面的温度与热激励施加时间的第一关系曲线，以及光伏组件模型内部电池片表面的涡流密度与提离距离的第二关系曲线；其中，所述提离距离是指热激励源模型与光伏组件模型上表面之间的垂直距离；将所述光伏组件模型上表面的温度从第一温度加热至第二温度所需时间最短的第一关系曲线所对应的激励电流大小和热激励施加时间为最优热激励参数；其中，第一温度和第二温度均在光伏组件的工作温度范围内；所述第二关系曲线中，最大涡流密度对应的提离距离为最优提离距离。4.根据权利要求3所述的光伏组件缺陷检测方法，其特征在于，所述第一温度为25℃，所述第二温度为60℃。5.根据权利要求3所述的光伏组件缺陷检测方法，其特征在于，所述第一关系曲线的具体获取过程为：设置提离距离且保持提离距离不变，改变热激励源模型的激励电流大小，对所述光伏组件模型施加不同的热激励，得到不同激励电流下光伏组件模型上表面的温度随着热激励施加时间变化的第一关系曲线；所述第二关系曲线的具体获取过程为：设置热激励源模型的热激励参数且保持所述热激励参数不变，改变提离距离，得到光伏组件模型内部电池片表面的涡流密度随着提离距离变化的第二关系曲线；其中，所述热激励参数为最优热激励参数。6.根据权利要求3所述的光伏组件缺陷检测方法，其特征在于，在根据第一关系曲线确定最优热激励参数、根据第二关系曲线确定最优提离距离之前，所述检测方法还包括对所述第一关系曲线和第二关系曲线进行验证的步骤，具体实现过程为：
搭建由热激励源实物、热图像采集设备和光伏组件实物构成的第一试验平台；基于所述第一试验平台，在与得到第一关系曲线相同的热激励参数和提离距离下，对所述光伏组件实物施加热激励，得到不同激励电流下光伏组件实物上表面的温度随着热激励施加时间变化的第一试验曲线；基于所述第一试验平台，在与得到第二关系曲线相同的热激励参数和提离距离下，对所述光伏组件实物施加热激励，得到光伏组件实物内部电池片表面的涡流密度随着提离距离变化的第二试验曲线；对第一关系曲线与第一试验曲线进行比较，若所述第一关系曲线与第一试验曲线的相对误差小于误差阈值，则第一关系曲线验证通过，否则重新仿真来得到第一关系曲线；对第二关系曲线与第二试验曲线进行比较，若所述第二关系曲线与第二试验曲线的相对误差小于误差阈值，则第二关系曲线验证通过，否则重新仿真来得到第二关系曲线。7.根据权利要求3所述的光伏组件缺陷检测方法，其特征在于，在同时对光伏组件施加热激励和光激励之前，所述检测方法还...

【专利技术属性】
技术研发人员：何赟泽，李祺颖，王洪金，陈琦，王耀南，
申请(专利权)人：湖南大学，
类型：发明
国别省市：