The invention discloses a photovoltaic fault automatic detection method for infrared image acquisition, photovoltaic panel information and temperature data synchronization; accurate location information automatic extraction of the infrared image information in photovoltaic panel; using the infrared image detection of photovoltaic panels common fault; abnormal detection of photovoltaic panels in the data and temperature the corresponding temperature distribution; the shape feature of infrared image detection and the detection results of temperature data fusion and output. The photovoltaic panel automatic fault detection method of the invention can detect a lot of photovoltaic panels automatically and detect the location of the fault and the temperature information of the fault area in real time. Through the combination of image processing and temperature numerical analysis, the fault of the photovoltaic panel can be accurately analyzed.
【技术实现步骤摘要】
一种光伏板故障自动检测方法
本专利技术涉及光伏板故障检测,具体地说涉及如何提高光伏板故障检测效率。
技术介绍
目前,就光伏板故障检测技术而言,主要对红外图像进行图像处理以检测故障信息,首先对获得的红外图像进行了预处理:分段线性化、非均匀拉伸和伪中值滤波,然后应用自适应的最大方差法对图像进行阈值分割,通过此方法提取出的高亮区域就是认为的故障区域。由于光照条件的不同,光伏板图像中,热斑区域的灰度值和面积也会随之变化,自适应阈值的方法也并不能总是有稳定的性能,会导致故障的位置和面积信息也会不准确。且该方法也未给出故障区域与正常区域的温度信息,不利于进行更准确地定性分析。目前检测光伏板故障的可以分为两类:电力参数的监测与非接触式的红外测量。基于电力参数的测量只能定位到汇流箱级别,无法精确获知有故障的光伏板的具体位置。随着无人机技术的发展,利用无人机挂载红外相机进行光伏板巡检的方法可以提高效率,但是故障的诊断仍然需要人工参与判断。因此,常规的光伏板故障检测方法是EL检测或者使用手持红外设备近距离对光伏板进行检测。这两种方式均需要较多的人工干预,效率较低。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题光伏板故障自动检测方法,可以实时地对大量的光伏板进行全自动地故障检测,准确地定位故障的位置以及故障区域的温度信息。通过图像处理和温度数值分析的手段结合,可以准确地对光伏板故障进行分析。为了解决上述技术问题,本专利技术提供了一种光伏板故障自动检测方法,其包括以下步骤:本专利技术采集光伏板的红外图像信息和同步的温度数据;自动提取所述红外图像信息中光伏板的准确位置信息;利用所述红外图像 ...
【技术保护点】
一种光伏板故障自动检测方法,其特征在于,其包括以下步骤:a、采集光伏板的红外图像信息和同步的温度数据;b、自动提取所述红外图像信息中光伏板的准确位置信息;c、利用所述红外图像检测光伏板常见的故障;d、根据温度数据检测光伏板内的异常区域以及相应的温度分布;e、将步骤c得出红外图像检测的形状特征和步骤d得出的温度数据检测结果进行融合并输出。
【技术特征摘要】
1.一种光伏板故障自动检测方法,其特征在于,其包括以下步骤:a、采集光伏板的红外图像信息和同步的温度数据;b、自动提取所述红外图像信息中光伏板的准确位置信息;c、利用所述红外图像检测光伏板常见的故障;d、根据温度数据检测光伏板内的异常区域以及相应的温度分布;e、将步骤c得出红外图像检测的形状特征和步骤d得出的温度数据检测结果进行融合并输出。2.根据权利要求1所述的光伏板故障自动检测方法,其特征在于,所述步骤a中采用红外相机对同一场景进行拍摄,得到伪彩色图像和转换后的温度数据。3.根据权利要求1所述的光伏板故障自动检测方法,其特征在于,所述步骤b中光伏板的准确位置信息为四个角点或四条边界线段,通过图像处理方法或温度数据提取光伏板的位置。4.根据权利要求1所述的光伏板故障自动检测方法,其特征在于,所述步骤c具体检测的方法如下:c1、对图像进行预处理,突出显示疑似故障区域;c2、使用霍夫圆检测算法在图像中的光伏板区域内检测圆特征,并计算其位置和面积,霍夫圆检测算法的参数可以根据光伏板的尺寸进行自适应地调整;c3、在光伏板区域内使用直线检测算法检测直线,直线检测的参数应该考虑光伏板的图像尺寸和直线的朝向;c4、整块不工作的光伏板相对于工作状态的光伏板,其图像亮度较高,通过自适应分割算法将非工作光伏板提取出来。5.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员:李学锋,
申请(专利权)人:理光软件研究所北京有限公司,
类型:发明
国别省市:北京,11
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