【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像处理领域，具体为一种基于图像处理的光伏电池片缺陷检测方法、装置和介质。
技术介绍
1、近几年，晶硅组件厂家为了降低成本，晶硅组件越做越薄，从而降低了电池片防止机械破坏的能力，从而导致了在运输和安装过程中组件隐裂的产生。当隐裂导致细栅线断裂时，细栅线无法将收集的电流输送到主栅线，将会导致电池片部分甚至全部失效。
2、现有技术基于深度学习缺陷检测。获取太阳能电池板图像样本，然后依次进行预处理操作、划分训练集与测试机、构建多尺度联合卷积神经网络模型，再后将训练集导入到模型中进行训练，实现缺陷检测。或者设计新型的深度多小波自动编码器学习太阳能电池片缺陷图像的重要特征，运用参数传递原理，基于多重相似性度量构建目标域与各个源域的多重相似性关系，根据目标域分类器与相关源域分类器对目标域无标记样本具有相似决策值的平滑性假设，定义一种多源域迁移流形正则项，借助已学习的源域分类器来学习一个适用于目标域的分类器，利用设计出的太阳能电池片缺陷目标分类器对太阳能电池片缺陷图像目标域样本进行分类检测。
3、然而，现有技术没有对...
【技术保护点】
1.一种基于图像处理的光伏电池片缺陷检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预设横向滤波算法，根据所述预处理图像，得到第一图像，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于预设纵向滤波算法，根据所述预处理图像，得到第二图像，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述预处理图像、所述第一图像和所述第二图像，基于缺陷算法，得到隐裂缺陷区域，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述原始图像进行灰度变换，得到预处理图像，包括：
<...【技术特征摘要】
1.一种基于图像处理的光伏电池片缺陷检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预设横向滤波算法，根据所述预处理图像，得到第一图像，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于预设纵向滤波算法，根据所述预处理图像，得到第二图像，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述预处理图像、所述第一图像和所述第二图像，基于缺陷算法，得到隐裂缺陷区域，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述原始图像进行灰度变换，得到预处...
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