本发明专利技术涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于人工智能的光伏电池板焊带偏移检测方法及装置。该方法包括：获取光伏电池板表面的正视图，对正视图进行裁剪得到每一条焊带的裁剪图并进行标号；对焊带的裁剪图进行边缘检测，对边缘二值图像进行采样获得采样点的坐标信息；对采样点进行直线拟合，得到直线方程；对采样点进行多项式拟合，设置误差函数对多项式进行评估优化多项式的系数，建立拟合程度评价指标确定拟合程度最好的最高次幂，获得反映焊带边缘实际走向的多项式方程；通过多项式方程和直线方程的差值运算判定焊带是否存在偏移，得到偏移焊带的位置信息。本发明专利技术能够改善当前焊带偏移依赖人工检测，效率低下，导致组件功率衰减的问题。率衰减的问题。率衰减的问题。
【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的光伏电池板焊带偏移检测方法及装置
[0001]本专利技术涉及人工智能
，具体涉及一种基于人工智能的光伏电池板焊带偏移检测方法及装置。
技术介绍
[0002]光伏焊带为镀锡铜带，分汇流带和互连条，应用于光伏组件电池片之间的连接，发挥导电聚电的重要作用，因此光伏电池板对焊带的质量要求越来越高。
[0003]在光伏电池板的生产过程中，因焊接工艺波动以及焊条的氧化等不可控因素会导致光伏电池板出现各种缺陷，焊带偏移就是其中之一。焊带偏移会影响电流正常通过，引起组件功率衰减。现有的光伏电池板的焊带检测主要靠人工在生产过程中抽样检测来完成，效率低下。
技术实现思路
[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供一种基于人工智能的光伏电池板焊带偏移检测方法及装置，所采用的技术方案如下：
[0005]第一方面，本专利技术一个实施例提供了一种基于人工智能的光伏电池板焊带偏移检测方法，该方法包括以下步骤：
[0006]获取光伏电池板表面的正视图，对所述正视图进行裁剪得到每一条焊带的裁剪图并进行标号；
[0007]对所述焊带的裁剪图进行边缘检测，利用形态学操作增强所述焊带的边缘特征，得到反映焊带边缘走向的边缘二值图像并进行采样，获得采样点的坐标信息；
[0008]对所述采样点进行直线拟合，得到直线方程；对所述采样点进行多项式拟合，设置误差函数对所述多项式进行评估优化所述多项式的系数，建立拟合程度评价指标确定拟合程度最好的最高次幂，获得反映焊带边缘实际走向的多项式方程；
[0009]通过多项式方程和直线方程的差值运算判定焊带是否存在偏移，结合所述焊带的裁剪图的标号得到偏移焊带的位置信息。
[0010]优选的，所述获取光伏电池板表面的正视图还包括以下步骤：
[0011]利用关键点检测网络得到光伏电池板表面图像上四个角点的坐标，利用四点法对所述表面图像进行矫正得到所述光伏电池板表面的正视图。
[0012]优选的，所述设置误差函数对所述多项式进行评估还包括以下步骤：
[0013]利用梯度下降法在多项式系数的梯度方向上进行参数调整，使得误差值降低，不断迭代，更新多项式的系数。
[0014]优选的，所述拟合程度评价指标为：
[0015][0016]其中，Pro
m
为拟合程度评价指标，L
m
(x
t
)为突变点x
t
对应的拟合后的纵坐标，y
t
为突
变点对应的实际纵坐标，L
m
(x
i
)为第i个采样点所对应的拟合多项式的纵坐标，x
i
为第i个采样点所对应的实际横坐标，y
i
为第i个采样点所对应的实际纵坐标，N为采样点的数量，m为拟合的多项式的最高次幂。
[0017]优选的，所述确定拟合程度最好的最高次幂还包括以下步骤：
[0018]在设定范围内不断更新最高次幂的值并同时对多项式进行拟合，计算不同的最高次幂对应的拟合程度指标，在迭代的过程中通过比较得到拟合程度评价指标最小值对应的最高次幂。
[0019]第二方面，本专利技术另一个实施例提供了一种基于人工智能的光伏电池板焊带偏移检测装置，包含以下模块：
[0020]图像矫正模块，用于获取光伏电池板表面的正视图，对所述正视图进行裁剪得到每一条焊带的裁剪图并进行标号；
[0021]图像采样模块，用于对所述焊带的裁剪图进行边缘检测，利用形态学操作增强所述焊带的边缘特征，得到反映焊带边缘走向的边缘二值图像并进行采样，获得采样点的坐标信息；
[0022]拟合模块，用于对所述采样点进行直线拟合，得到直线方程；对所述采样点进行多项式拟合，设置误差函数对所述多项式进行评估优化所述多项式的系数，建立拟合程度评价指标确定拟合程度最好的最高次幂，获得反映焊带边缘实际走向的多项式方程；
[0023]偏移判断模块，用于通过多项式方程和直线方程的差值运算判定焊带是否存在偏移，结合所述焊带的裁剪图的标号得到偏移焊带的位置信息。
[0024]优选的，所述图像矫正模块还包括：
[0025]关键点检测单元，用于利用关键点检测网络得到光伏电池板表面图像上四个角点的坐标，利用四点法对所述表面图像进行矫正得到所述光伏电池板表面的正视图。
[0026]优选的，所述拟合模块还包括：
[0027]系数调整单元，用于利用梯度下降法在多项式系数的梯度方向上进行参数调整，使得误差值降低，不断迭代，更新多项式的系数；
[0028]指标构建单元，用于构建拟合程度评价指标，公式如下：
[0029][0030]其中，Pro
m
为拟合程度评价指标，L
m
(x
t
)为突变点x
t
对应的拟合后的纵坐标，y
t
为突变点对应的实际纵坐标，L
m
(x
i
)为第i个采样点所对应的拟合多项式的纵坐标，x
i
为第i个采样点所对应的实际横坐标，y
i
为第i个采样点所对应的实际纵坐标，N为采样点的数量，m为拟合的多项式的最高次幂；
[0031]迭代计算单元，用于在设定范围内不断更新最高次幂的值并同时对多项式进行拟合，计算不同的最高次幂对应的拟合程度指标，在迭代的过程中通过比较得到拟合程度评价指标最小值对应的最高次幂。
[0032]本专利技术实施例至少存在以下有益效果：
[0033]本专利技术实施例通过获取光伏电池板表面的正视图，对正视图进行裁剪得到每一条焊带的裁剪图并进行标号；对焊带的裁剪图进行边缘检测，对边缘二值图像进行采样获得坐标信息；对采样点进行直线拟合，得到直线方程；对采样点进行多项式拟合，设置误差函
数对所述多项式进行评估优化所述多项式的系数，建立拟合程度评价指标确定拟合程度最好的最高次幂，获得反映焊带边缘实际走向的多项式方程；通过多项式方程和直线方程的差值运算判定焊带是否存在偏移，得到偏移焊带的位置信息，从而改善当前焊带偏移依赖人工检测，效率低下的问题。能够及时对焊带偏移信息进行判断从而避免组件功率衰减的问题。
附图说明
[0034]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
[0035]图1为本专利技术一实施例所提供的一种基于人工智能的光伏电池板焊带偏移检测方法的整体流程图；
[0036]图2为本专利技术一实施例所提供的一种基于人工智能的光伏电池板焊带偏移检测方法的流程图；
[0037]图3为本专利技术另一实施例所提供的一种基于人工智能的光伏电池板焊带偏移检测装置的结构框图。
具体实施本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的光伏电池板焊带偏移检测方法，其特征在于，该方法还包含以下几个步骤：获取光伏电池板表面的正视图，对所述正视图进行裁剪得到每一条焊带的裁剪图并进行标号；对所述焊带的裁剪图进行边缘检测，利用形态学操作增强所述焊带的边缘特征，得到反映焊带边缘走向的边缘二值图像并进行采样，获得采样点的坐标信息；对所述采样点进行直线拟合，得到直线方程；对所述采样点进行多项式拟合，设置误差函数对所述多项式进行评估优化所述多项式的系数，建立拟合程度评价指标确定拟合程度最好的最高次幂，获得反映焊带边缘实际走向的多项式方程；通过多项式方程和直线方程的差值运算判定焊带是否存在偏移，结合所述焊带的裁剪图的标号得到偏移焊带的位置信息。2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的光伏电池板焊带偏移检测方法，其特征在于，所述获取光伏电池板表面的正视图还包括以下步骤：利用关键点检测网络得到光伏电池板表面图像上四个角点的坐标，利用四点法对所述表面图像进行矫正得到所述光伏电池板表面的正视图。3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的光伏电池板焊带偏移检测方法，其特征在于，所述设置误差函数对所述多项式进行评估的步骤还包括：利用梯度下降法在多项式系数的梯度方向上进行参数调整，使得误差值降低,不断迭代，更新多项式的系数。4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的光伏电池板焊带偏移检测方法，其特征在于，所述拟合程度评价指标为：其中，Pro
m
为拟合程度评价指标，L
m
(x
t
)为突变点x
t
对应的拟合后的纵坐标，y
t
为突变点对应的实际纵坐标，L
m
(x
i
)为第i个采样点所对应的拟合多项式的纵坐标，x
i
为第i个采样点所对应的实际横坐标，y
i
为第i个采样点所对应的实际纵坐标，N为采样点的数量，m为拟合的多项式的最高次幂。5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的光伏电池板焊带偏移检测方法，其特征在于，所述确定拟合程度最好的最高次幂还包括以下步骤：在设定范围内不断更新最高次幂的值并同时对多项式进行拟合，计算不同的最高次幂对应的拟合程度评价指标，在迭代的过程中通过比较得到拟合程度评价指标最小值对应的最高次幂。6.一种基于人工智能的光伏电池板焊带偏移检测装置，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐尔灵，钟竞，
申请(专利权)人：徐尔灵，
类型：发明
国别省市：
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