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【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本公开一般涉及使用飞行器(aerial vehicle)对光伏(pv)设备进行自动成像以及用于执行该自动成像的飞行器的自动飞行。更具体地,本公开描述了飞行器的各种实施例以及用于pv设备的自动成像的方法以及用于执行pv设备的成像的飞行器的自动飞行。
技术介绍
1、太阳能电池板在全球范围内被广泛使用。然而,由于高的初始资本投资成本,安装在现场的太阳能电池板必须正确且高效地工作一段时间以保证投资回报。所以,维护安装在现场的太阳能板的质量是重要的。由于太阳能板在太阳能发电场(或通常光伏(pv)设施)中的大量部署、以及太阳能板远程部署(诸如在房屋的屋顶上),经常难以监测个体太阳能板的性能。各种成像技术诸如视觉、热(红外)、紫外线(uv)荧光、光致发光(pl)和电致发光(el)成像可被用于检测太阳能电池板的缺陷。例如,在pv制造过程中使用el检查来用于质量控制。
2、对于el测量,将pv模块连接至电源并使其处于正向偏置下。发射的近红外光由在近红外波段敏感的相机捕获。el测量的一些常用方法是使用移动拖车或固定三脚架安装的相机。然而,这些方法是耗时的并且对于大型pv设施是不可行的。pv设施的寿命经常超过25年,而el测量可能需要在其寿命期间进行多次,尤其是在重要的里程碑期间,诸如建造后的调试、责任或保修期结束之前的检查、以及资产交易和保险索赔的技术应尽努力。el测量是评价pv模块性能和退化的有价值的工具,但是现有方法是耗时且高劳动密集型的。
3、因此,为了解决或减轻上述问题和/或缺点中的至少一者,需要改进的替换方案。
...【技术保护点】
1.一种用于使用飞行器对PV阵列进行自动成像的方法,所述PV阵列对应于所述飞行器的目标点,所述方法包括:
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述PV阵列的成像包括EL测量。
3.如权利要求1或2所述的方法,其特征在于,对准所述FOV包括检测所述PV阵列子区段的多边形外廓。
4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,检测所述多边形外廓包括将所述PV阵列子区段的所述视觉数据集转换成单色。
5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,检测所述多边形外廓包括通过将高于预定义阈值的所有图像强度设置成非零值并将其他图像强度设置成零来将所述视觉数据集二进制化。
6.如权利要求5所述的方法,其特征在于,所述预定义阈值是通过用于自动图像阈值化的Otsu方法来获得的。
7.如权利要求5或6所述的方法,其特征在于,检测所述多边形外廓包括检测经二进制化的视觉数据集中所有非零对象周围的轮廓。
8.如权利要求7所述的方法,其特征在于,所述多边形外廓是围绕所检测到的轮廓来定义的。
9.如权利要求3到8中任一项所述的
10.如权利要求9所述的方法,其特征在于,对准所述FOV包括按所述俯仰角失准来调整所述相机的俯仰角,使得所述多边形外廓成为所述FOV的中心。
11.如权利要求3到10中任一项所述的方法,其特征在于,对准所述FOV包括基于所述相机的当前俯仰角与期望俯仰角之间的角度差来计算滚转轴失准。
12.如权利要求11所述的方法,其特征在于,对准所述FOV包括按所述滚转轴失准来沿着滚转轴操纵所述飞行器,使得所述相机的光轴垂直于所述PV阵列。
13.如权利要求3到12中任一项所述的方法,其特征在于,对准所述FOV包括将所述FOV的一对引导线与所述PV阵列子区段对准,所述引导线从所述FOV的边缘偏移开。
14.如权利要求13所述的方法,其特征在于,对准所述FOV包括基于经偏移开的引导线和所述多边形外廓来计算所述多边形外廓与所述PV阵列子区段之间的旋转失准。
15.如权利要求14所述的方法,其特征在于,对准所述FOV包括按所述旋转失准来调整所述相机的偏航角。
16.如权利要求13到15中任一项所述的方法,其特征在于,对准所述FOV包括基于经偏移开的引导线和所述多边形外廓来计算垂直失准。
17.如权利要求3到16中的任一项所述的方法,其特征在于,所述多边形外廓是矩形。
18.如权利要求1或2所述的方法,其特征在于,对准所述FOV包括根据所述视觉数据集来计算所述PV阵列子区段的图像帧的图像直方图,以及基于所述图像直方图来计算所述图像帧的中心。
19.如权利要求1或2所述的方法,其特征在于,对准所述FOV包括使用边界框技术来检测所述PV阵列子区段或所述PV阵列子区段的每个PV模块。
20.如权利要求1到19中任一项所述的方法,其特征在于,所述扫描方向是基于经对准FOV与所述PV阵列子区段之间的俯仰轴失准来确定的。
21.如权利要求1到20中任一项所述的方法,其特征在于,所述自动机动包括随着所述飞行器沿着所述扫描方向移动来计算失准参数,并在所述失准参数违反预定义条件的情况下降低所述飞行器的移动速度。
22.如权利要求1到21中任一项所述的方法,其特征在于,还包括接收所述飞行器的地理位置数据。
23.如权利要求21所述的方法,其特征在于,还包括基于所述地理位置数据使所述飞行器返回前一位置,其中在所述前一位置处,所述PV阵列子区段在所述FOV中最后可见。
24.一种用于PV阵列的自动成像的飞行器,所述飞行器包括:
25.如权利要求24所述的飞行器,其特征在于,所述PV阵列的成像包括EL测量。
26.如权利要求24或25所述的飞行器,其特征在于,对准所述FOV包括检测所述PV阵列子区段的多边形外廓。
27.如权利要求26所述的飞行器,其特征在于,检测所述多边形外廓包括将所述PV阵列子区段的图像帧从所述视觉数据集转换成单色。
28.如权利要求27所述的飞行器,其特征在于,检测所述多边形外廓包括通过将高于预定义阈值的所有图像强度设置成非零值并将其他图像强度设置成零来将所述图像帧二进制化。
29.如权利要求28所述的飞行器,其特征在于,所述预定义阈值是通过用于自动图像阈值化的Otsu方法来获得的。
30.如权利要求28或29所述的飞行器,其特征在于,检测所述多边...
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】
1.一种用于使用飞行器对pv阵列进行自动成像的方法,所述pv阵列对应于所述飞行器的目标点,所述方法包括:
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述pv阵列的成像包括el测量。
3.如权利要求1或2所述的方法,其特征在于,对准所述fov包括检测所述pv阵列子区段的多边形外廓。
4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,检测所述多边形外廓包括将所述pv阵列子区段的所述视觉数据集转换成单色。
5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,检测所述多边形外廓包括通过将高于预定义阈值的所有图像强度设置成非零值并将其他图像强度设置成零来将所述视觉数据集二进制化。
6.如权利要求5所述的方法,其特征在于,所述预定义阈值是通过用于自动图像阈值化的otsu方法来获得的。
7.如权利要求5或6所述的方法,其特征在于,检测所述多边形外廓包括检测经二进制化的视觉数据集中所有非零对象周围的轮廓。
8.如权利要求7所述的方法,其特征在于,所述多边形外廓是围绕所检测到的轮廓来定义的。
9.如权利要求3到8中任一项所述的方法,其特征在于,对准所述fov包括基于所检测到的多边形外廓来计算俯仰角失准。
10.如权利要求9所述的方法,其特征在于,对准所述fov包括按所述俯仰角失准来调整所述相机的俯仰角,使得所述多边形外廓成为所述fov的中心。
11.如权利要求3到10中任一项所述的方法,其特征在于,对准所述fov包括基于所述相机的当前俯仰角与期望俯仰角之间的角度差来计算滚转轴失准。
12.如权利要求11所述的方法,其特征在于,对准所述fov包括按所述滚转轴失准来沿着滚转轴操纵所述飞行器,使得所述相机的光轴垂直于所述pv阵列。
13.如权利要求3到12中任一项所述的方法,其特征在于,对准所述fov包括将所述fov的一对引导线与所述pv阵列子区段对准,所述引导线从所述fov的边缘偏移开。
14.如权利要求13所述的方法,其特征在于,对准所述fov包括基于经偏移开的引导线和所述多边形外廓来计算所述多边形外廓与所述pv阵列子区段之间的旋转失准。
15.如权利要求14所述的方法,其特征在于,对准所述fov包括按所述旋转失准来调整所述相机的偏航角。
16.如权利要求13到15中任一项所述的方法,其特征在于,对准所述fov包括基于经偏移开的引导线和所述多边形外廓来计算垂直失准。
17.如权利要求3到16中的任一项所述的方法,其特征在于,所述多边形外廓是矩形。
18.如权利要求1或2所述的方法,其特征在于,对准所述fov包括根据所述视觉数据集来计算所述pv阵列子区段的图像帧的图像直方图,以及基于所述图像直方图来计算所述图像帧的中心。
19.如权利要求1或2所述的方法,其特征在于,对准所述fov包括使用边界框技术来检测所述pv阵列子区段或所述pv阵列子区段的每个pv模块。
20.如权利要求1到19中任一项所述的方法,其特征在于,所述扫描方向是基于经对准fov与所述pv阵列子区段之间的俯仰轴失准来确定的。
21.如权利要求1到20中任一项所述的方法,其特征在于,所述自动机动包括随着所述飞行器沿着所述扫描方向移动来计算失准参数,并在所述失准参数违反预定义条件的情况下降低所述飞行器的移动速度。
22.如权利要求1到21中任一项所述的方法,其特征在于,还包括接收所述飞行器的地理位置数据。
23.如权利要求21所述的方法,其特征在于,还包括基于所述地理位置数据使所述飞行器返回前一位置,其中在所述前一位置处,所述pv阵列子区段在所述fov中最后可见。
24.一种用于pv阵列的自动成像的飞行器,所述飞行器包括:
25.如权利要求24所述的飞行器,其特征在于,所述pv阵列的成像包括el测量。
26.如权利要求24或25所述的飞行器,其特征在于,对准所述fov包括检测所述pv阵列子区段的多边形外廓。
27.如权利要求26所述的飞行器,其特征在于,检测所述多边形外廓包括将所述pv阵列子区段的图像帧从所述视觉数据集转换成单色。
28.如权利要求27所述的飞行器,其特征在于,检测所述多边形外廓包括通过将高于预定义阈值的所有图像强度设置成非零值并将其他图像强度设置成零来将所述图像帧二进制化。
29.如权利要求28所述的飞行器,其特征在于,所述预定义阈值是通过用于自动图像阈值化的otsu方法来获得的。
30.如权利要求28或29所述的飞行器,其特征在于,检测所述多边形外廓包括检测经二进制化的图像帧中所有非零对象周围的轮廓。
31.如权利要求30所述的飞行器,其特征在于,所述多边形外廓是围绕所检测到的轮廓来定义的。
32.如权利要求26到31中任一项所述的飞行器,其特征在于,对准所述fov包括基于所检测到的多边形外廓来计算俯仰角失准。
33.如权利要求32所述的飞行器,其特征在于,对准所述fov包括按所述俯仰角失准来调整所述相机的俯仰角,使得所述多边形外廓成为所述fov的中心。
34.如权利要求36到33中任一项所述的飞行器,其特征在于,对准所述fov包括基于所述相机的当前俯仰角与期望俯仰角之间的角度差来计算滚转轴失准。
35.如权利要求34所述的飞行器,其特征在于,对准所述fov包括按所述滚转轴失准来沿着滚转轴操纵所述飞行器,使得所述相机的光轴垂直于所述pv阵列。
36.如权利要求26到35中任一项所述的飞行器,其特征在于,对准所述fov包括将所述fov的一对引导线与所述pv阵列子区段对准,所述引导线从所述fov的边缘偏移开。
37.如权利要求36所述的飞行器,其特征在于,对准所述fov包括基于经偏移开的引导线和所述多边形外廓来计算所述多边形外廓与所述pv阵列子区段之间的旋转失准。
38.如权利要求27所述的飞行器,其特征在于,对准所述fov包括按所述旋转失准来调整所述相机的偏航角。
39.如权利要求36到38中任一项所述的飞行器,其特征在于,对准所述fov包括基于经偏移开的引导线和所述多边形外廓来计算垂直失准。
40.如权利要求26到39中的任一项所述的飞行器,其特征在于,所述多边形外廓是矩形。
41.如权利要求23或24所述的飞行器,其特征在于,对准所述fov包括根据所述视觉数据集来计算所述pv阵列子区段的图像帧的图像直方图,以及基于所述图像直方图来计算所述图像帧的中心。
42.如权利要求23或24所述的飞行器,其特征在于,对准所述fov包括使用边界框技术来检测所述pv阵列子区段或所述pv阵列子区段的每个pv模块。
43.如权利要求23到42中任一项所述的飞行器,其特征在于,所述扫描方向是基于经对准fov与所述pv阵列子区段之间的俯仰轴失准来确定的。
44.如权利要求23到43中任一项所述的飞行器,其特征在于,所述自动机动包括随着所述飞行器沿着所述扫描方向移动来计算失准参数,并在所述失准参数违反预定义条件的情况下降低所述飞行器的移动速度。
45.如权利要求23到44中任一项所述的飞行器,其特征在于,所述控制器被进一步配置成用于接收所述飞行器的地理位置数据。
46.如权利要求45所述的飞行器,其特征在于,所述控制器被配置成用于基于所述地理位置数据使所述飞行器返回前一位置,其中在所述前一位置处,所述pv阵列子区段在所述fov中最后可见。
47.一种用于飞行器的自动飞行以执行对一组pv阵列的成像的方法,所述方法包括:
48.如权利要求47所述的方法,其特征在于,所述pv阵列的成像包括el测量。
49.如权利要求47或48所述的方法,其特征在于,每条飞行路径是使用3d样条函数来计算得到的。
50.如权利要求49所述的方法,其特征在于,通过调整所述3d样条函数的结的位置来使每条飞行路径的长度最小化,其中所述飞行路径不与任何障碍物相交,并且在预定义最小高度之上。
51.如权利要求50所述的方法,其特征在于,所述结的数量迭代地增加以确定不与任何障碍物相交且在所述预定义最小高度之上的所述飞行路径。
52.如权利要求47到51中任一项所述的方法,其特征在于,所述目标点在使所述飞行路径的总飞行历时最小化的飞行序列中。
53.如权利要求52所述的方法,其特征在于,所述飞行序列是使用蛮力或k最近邻算法来确定的。
54.如权利要求47到53中任一项所述的方法,其特征在于,控制所述飞行器用于自动飞行包括控制所述相机以在所述飞行器沿着相应飞行路径至下一目标点时始终面向对应于所述下一目标点的pv阵列。
55.如权利要求54所述的方法,其特征在于,至相应目标点的每条飞行路径包括围绕并朝向所述目标点的盘绕轨道路径。
56.如权利要求55所述的方法,其特征在于,所述盘绕轨道路径包括与所述目标点相切的目标转弯圆。
57.如权利要求56所述的方法,其特征在于,所述飞行器被控制以沿着所述目标转弯圆的外切线飞行,并且其中控制所述飞行器用于自动飞行包括当所述飞行器接近所述目标点时降低所述飞行器的飞行速度,使得所述目标转弯圆的半径减小并且所述盘绕轨道路径形成较短螺旋路径。
58.如权利要求56所述的方法,其特征在于,所述飞行器被控制以沿着所述目标转弯圆的内切线并在所述pv阵列上方飞行,并且其中所述相机被配置成当所述飞行器在所述pv阵列上方飞行时从面向前变成面向后。
59.如权利要求47到58中任一项所述的方法,其特征在于,还包括确定所述pv阵列的pv阵列子区段上的参考点,当所述飞行器接近所述pv阵列时,所述pv阵列子区段在所述相机的视场(fov)中可见。
60.如权利要求59所述的方法,其特征在于,还包括在从所述fov丢失所述pv阵列子区段时,确定在所述fov中最后可见的所述pv阵列子区段的最后参考点。
61.如权利要求60所述的方法,其特征在于,还包括将所述最后参考点转换成经校正目标点,并重新计算从所述飞行器的当前位置至所述经校正目标点的飞行路径。
62.如权利要求61所述的方法,其特征在于,控制所述飞行器用于自动飞行包括使所述飞行器从所述当前位置自动移动到所述经校正目标点。
63.如权利要求47到62中任一项所述的方法,其特征在于,还包括基于对在pv阵列的pv阵列子区段上的侧边点的用户选择来生成对应于所述pv阵列的目标点。
64.一种用于执行对一组pv阵列的成像的自动飞行的飞行器,所述飞行器包括:
65.如权利要求64所述的飞行器,其特征在于,所述pv阵列的成像包括el测量。
66.如权利要求64或65所述的飞行器,其特征在于,每条飞行路径是使用3d样条函数来计算得到的。
67.如权利要求66所述的飞行器,其特征在于,通过调整所述3d样条函数的结的位置来使每条飞行路径的长度最小化,其中所述飞行路径不与任何障碍物相交,并且在预定义最小高度之上。
68.如权利要求67所述的飞行器,其特征在于,所述结的数量迭代地增加以确定不与任何障碍物相交且在所述预定义最小高度之上的所述飞行路径。
69.如权利要求64到68中任一项所述的飞行器,其特征在于,所述目标点在使所述飞行路径的总飞行历时最小化的飞行序列中。
70.如权利要求69所述的飞行器,其特征在于,所述飞行序列是使用蛮力或k最近邻算法来确定的。
71.如权利要求64到70中任一项所述的飞行器,其特征在于,控制所述飞行器用于自动飞行包括控制所述相机以在所述飞行器沿着相应飞行路径至下一目标点时始终面向对应于所述下一目标点的pv阵列。
72.如权利要求71所述的飞行器,其特征在于,至相应目标点的每条飞行路径包括围绕并朝向所述目标点的盘绕轨道路径。
73.如权利要求72所述的飞行器,其特征在于,所述盘绕轨道路径包括与所述目标点相切的目标转弯圆。
74.如权利要求73所述的飞行器,其特征在于,所述飞行器被控制以沿着所述目标转弯圆的外切线飞行,并且其中控制所述飞行器用于自动飞行包括当所述飞行器接近所述目标点时降低所述飞行器的飞行速度,使得所述目标转弯圆的半径减小并且所述盘绕轨道路径形成较短螺旋路径。
75.如权利要求73所述的飞行器,其特征在于,所述飞行器被控制以沿着所述目标转弯圆的内切线并在所述pv阵列上方飞行,并且其中所述相机被配置成当所述飞行器在所述pv阵列上方飞行时从面向前变成面向后。
76.如权利要求64到75中任一项所述的飞行器,其特征在于,所述控制器被进一步配置成用于确定所述pv阵列的pv阵列子区段上的参考点,当所述飞行器接近所述pv阵列时,所述pv阵列子区段在所述相机的视场(fov)中可见。
77.如权利要求76所述的飞行器,其特征在于,所述控制器被进一步配置成和用于在从所述fov丢失所述pv阵列子区段时,确定在所述fov中最后可见的所述pv阵列子区段的最后参考点。
78.如权利要求77所述的飞行器,其特征在于,所述控制被进一步配置成用于将所述最后参考点转换成经校正目标点,并重新计算从所述飞行器的当前位置至所述经校正目标点的飞行路径。
79.如权利要求78所述的飞行器,其特征在于,控制所述飞行器用于自动飞行包括使所述飞行器从所述当前位置自动移动到所述经校正目标点。
80.如权利要求64到79中任一项所述的飞行器,其特征在于,还包括基于对在pv阵列的pv阵列子区段上的侧边点的用户选择来生成对应于所述pv阵列的目标点。
81.一种用于飞行器的自动飞...
【专利技术属性】
技术研发人员:卡尔·格奥尔格·贝德里希,邱勇盛,王岩,
申请(专利权)人:量化能源实验室私人有限公司,
类型:发明
国别省市:
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