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用于检查太阳能电池板的缺陷的装置及其操作方法制造方法及图纸

技术编号:44335840 阅读:1 留言:0更新日期:2025-02-18 20:45
本发明专利技术涉及用于检测太阳能电池板的缺陷的装置及其操作方法,用于检测太阳能电池板的缺陷的装置包括:模型提供单元,其提供预训练模型;通信模块,其从图像传感器接收太阳能电池板的捕获图像;处理模块,其功能性地连接到模型提供单元和通信模块,其中,处理模块被配置成收集太阳能电池板的捕获图像,将捕获图像应用于预训练模型以创建注意图,并且根据注意图是否异常来确定太阳能电池板中是否存在缺陷。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】

本专利技术涉及一种用于支持对太阳能电池板的缺陷进行快速和准确的检查的方案。


技术介绍

1、化石燃料如石油和煤的使用已经引起各种环境问题如空气污染。近来,已经对替代化石燃料的环境友好的能源进行了大量的开发,并且作为其一部分,对太阳能发电的兴趣已经迅速增加。

2、太阳能发电使用将接收的太阳光转换成电能的太阳能电池生成能量。具有排列成阵列的多个太阳能电池的太阳能电池板安装在阳光被很好地吸收以生成能量的位置。

3、通常,太阳能电池板大量地安装在非常宽的区域中以生成大量的能量,或者安装在适于收集阳光的建筑物的屋顶或顶板上。然而,由于太阳能电池板在户外安装和操作,它们直接暴露于外部环境的影响。因此,太阳能电池板通常具有缺陷,这可能导致太阳能发电的急剧下降或火灾的风险增加。

4、因此,重要的是确定太阳能电池板的状态并快速更换异常的太阳能电池板。此外,在太阳能电池板的制造过程中可能出现许多缺陷,因此需要一种方法来快速检查具有这些缺陷的太阳能电池板并对其进行更换或修理。


技术实现思路

1、技术问题

2、本专利技术是考虑到上述情况而提出的,并且本专利技术的目的是提供能够在制造太阳能电池板的过程中快速且准确地确定太阳能电池板中是否存在异常的装置和方法以及在安装之后使用太阳能电池板的过程。

3、本专利技术的其它各种目的将与以下实施方式的描述一起提及。

4、技术方案

5、为了实现上述目的,根据本专利技术实施方式的用于检查太阳能电池板中的缺陷的装置包括:模型提供单元,所述模型提供单元提供预训练模型;通信模块,所述通信模块从图像传感器接收太阳能电池板的捕获图像;以及处理模块,所述处理模块功能性地连接到所述模型提供单元和所述通信模块。所述处理模块被配置成收集所述太阳能电池板的所述捕获图像,通过将所述捕获图像应用于所述预训练模型来生成注意图(attention map),并且根据所述注意图是否异常来确定所述太阳能电池板中是否存在缺陷。

6、具体地,所述处理模块对大规模公共数据集应用包括卷积神经网络训练的注意机制。

7、具体地,所述处理模块被配置成从所述注意图提取至少一个统计特征,检测所提取的统计特征与指示有缺陷的太阳能电池板的标签值之间的相关性,并且基于所述相关性的程度来确定所述太阳能电池板是否有缺陷。

8、具体地,所述处理模块被配置成从所述注意图提取所述太阳能电池板的表面平坦度的标准偏差,并且检测所述有缺陷的太阳能电池板的表面平坦度的标准偏差与从所述注意图提取的表面平坦度的标准偏差之间的相关性。

9、具体地,所述处理模块被配置成提取所述表面平坦度的平均值、所述表面平坦度的峰度和所述表面平坦度的偏度中的至少一者,并且检测所提取的平均值、峰度和偏度中的至少一者与从所述有缺陷的太阳能电池板的图像生成的图中的平均值、峰度和偏度中的至少一者之间的相关性。

10、具体地,缺陷检查装置还包括输出模块,所述输出模块输出指示所述太阳能电池板是否有缺陷的引导消息。

11、为了实现上述目的,根据本专利技术的实施方式的用于检查太阳能电池板中的缺陷的方法包括以下步骤:准备预训练模型;收集所述太阳能电池板的捕获图像;通过将所述捕获图像应用于所述预训练模型来生成注意图;以及根据所述注意图是否异常来确定所述太阳能电池板中是否存在缺陷。

12、具体地,准备所述预训练模型的步骤包括以下步骤:对大规模公共数据集应用包括卷积神经网络训练的注意机制。

13、具体地,确定是否存在缺陷的步骤包括以下步骤:从所述注意图提取至少一个统计特征;检测所提取的统计特征与指示有缺陷的太阳能电池板的标签值之间的相关性;以及基于所述相关性的程度来确定所述太阳能电池板是否有缺陷。

14、具体地,提取所述统计特征的步骤包括以下步骤:从所述注意图提取所述太阳能电池板的表面平坦度,并且检测所述相关性的步骤包括以下步骤:检测所述有缺陷的太阳能电池板的表面平坦度与从所述注意图提取的表面平坦度之间的相关性。

15、具体地,提取所述统计特征的步骤包括以下步骤:提取所述表面平坦度的平均值、所述表面平坦度的峰度和所述表面平坦度的偏度中的至少一者,并且检测所述相关性的步骤包括以下步骤:检测所提取的平均值、峰度和偏度中的至少一者与从所述有缺陷的太阳能电池板的图像生成的图中的平均值、峰度和偏度中的至少一者之间的相关性。

16、具体地,所述方法还包括以下步骤:输出指示所述太阳能电池板是否有缺陷的引导消息。

17、有利效果

18、根据本专利技术的实施方式,用于检查太阳能电池板中的缺陷的装置和用于操作该装置的方法可以在太阳能电池板的制造过程中快速且准确地确定太阳能电池板中是否存在异常,从而减少有缺陷的太阳能电池板的使用并提供高可靠性。

19、此外,根据本专利技术,通过在使用太阳能电池板的环境中基于太阳能电池板的平坦度来确定是否存在异常,与使用热成像的缺陷检测相比,其受到周围环境的影响相对较小,从而提供更准确的结果。

20、将通过以下描述的实施方式描述本专利技术的其它效果。

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【技术保护点】

1.一种用于检测太阳能电池板的缺陷的装置,所述装置包括:

2.根据权利要求1所述的装置,其中,所述处理模块对大规模公共数据集应用包括卷积神经网络训练的注意机制。

3.根据权利要求1所述的装置,其中,所述处理模块被配置成从所述注意图提取至少一个统计特征,检测所提取的统计特征与指示有缺陷的太阳能电池板的标签值之间的相关性,并且基于所述相关性的程度来确定所述太阳能电池板是否有缺陷。

4.根据权利要求3所述的装置,其中,所述处理模块被配置成从所述注意图提取所述太阳能电池板的表面平坦度的标准偏差,并且检测所述有缺陷的太阳能电池板的表面平坦度的标准偏差与从所述注意图提取的表面平坦度的标准偏差之间的相关性。

5.根据权利要求4所述的装置,其中,所述处理模块被配置成提取所述表面平坦度的平均值、所述表面平坦度的峰度和所述表面平坦度的偏度中的至少一者,并且检测所提取的平均值、峰度和偏度中的至少一者与从所述有缺陷的太阳能电池板的图像生成的图中的平均值、峰度和偏度中的至少一者之间的相关性。

6.根据权利要求1所述的装置,所述装置还包括:

7.一种用于操作太阳能电池板的缺陷检测装置的方法,所述方法包括以下步骤:

8.根据权利要求7所述的方法,其中,准备所述预训练模型的步骤包括以下步骤:对大规模公共数据集应用包括卷积神经网络训练的注意机制。

9.根据权利要求7所述的方法,其中,确定是否存在缺陷的步骤包括以下步骤:

10.根据权利要求9所述的方法,其中,提取所述统计特征的步骤包括以下步骤:从所述注意图提取所述太阳能电池板的表面平坦度,并且

11.根据权利要求10所述的方法,其中,提取所述统计特征的步骤包括以下步骤:提取所述表面平坦度的平均值、所述表面平坦度的峰度和所述表面平坦度的偏度中的至少一者,并且

12.根据权利要求7所述的方法,所述方法还包括以下步骤:

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【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】

1.一种用于检测太阳能电池板的缺陷的装置,所述装置包括:

2.根据权利要求1所述的装置,其中,所述处理模块对大规模公共数据集应用包括卷积神经网络训练的注意机制。

3.根据权利要求1所述的装置,其中,所述处理模块被配置成从所述注意图提取至少一个统计特征,检测所提取的统计特征与指示有缺陷的太阳能电池板的标签值之间的相关性,并且基于所述相关性的程度来确定所述太阳能电池板是否有缺陷。

4.根据权利要求3所述的装置,其中,所述处理模块被配置成从所述注意图提取所述太阳能电池板的表面平坦度的标准偏差,并且检测所述有缺陷的太阳能电池板的表面平坦度的标准偏差与从所述注意图提取的表面平坦度的标准偏差之间的相关性。

5.根据权利要求4所述的装置,其中,所述处理模块被配置成提取所述表面平坦度的平均值、所述表面平坦度的峰度和所述表面平坦度的偏度中的至少一者,并且检测所提取的平均值、峰度和偏度中的至少一者与从所述...

【专利技术属性】
技术研发人员:朴荣显
申请(专利权)人:SK普兰尼特有限公司
类型:发明
国别省市:

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