CN107356339B - 一种无人机光伏电站检测方法 - Google Patents
一种无人机光伏电站检测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107356339B CN107356339B CN201710556299.2A CN201710556299A CN107356339B CN 107356339 B CN107356339 B CN 107356339B CN 201710556299 A CN201710556299 A CN 201710556299A CN 107356339 B CN107356339 B CN 107356339B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- unmanned plane
- solar panels
- image
- detection
- photovoltaic plant
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 51
- 230000007547 defect Effects 0.000 claims abstract description 20
- 238000001931 thermography Methods 0.000 claims abstract description 18
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 17
- 206010037660 Pyrexia Diseases 0.000 claims abstract description 6
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 claims description 8
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 6
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 6
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 6
- 241000237858 Gastropoda Species 0.000 claims description 4
- 238000005336 cracking Methods 0.000 claims description 4
- 238000003466 welding Methods 0.000 claims description 4
- 238000003708 edge detection Methods 0.000 claims description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims description 3
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims 1
- 230000004807 localization Effects 0.000 abstract description 2
- 230000004310 photopic vision Effects 0.000 abstract description 2
- 238000000034 method Methods 0.000 description 4
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 3
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003449 preventive effect Effects 0.000 description 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
- G01J5/00—Radiation pyrometry, e.g. infrared or optical thermometry
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/95—Investigating the presence of flaws or contamination characterised by the material or shape of the object to be examined
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S19/00—Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
- G01S19/01—Satellite radio beacon positioning systems transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02S—GENERATION OF ELECTRIC POWER BY CONVERSION OF INFRARED RADIATION, VISIBLE LIGHT OR ULTRAVIOLET LIGHT, e.g. USING PHOTOVOLTAIC [PV] MODULES
- H02S50/00—Monitoring or testing of PV systems, e.g. load balancing or fault identification
- H02S50/10—Testing of PV devices, e.g. of PV modules or single PV cells
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
- G01J5/00—Radiation pyrometry, e.g. infrared or optical thermometry
- G01J2005/0077—Imaging
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E10/00—Energy generation through renewable energy sources
- Y02E10/50—Photovoltaic [PV] energy
Abstract
本发明公开了一种无人机光伏电站检测方法，包括无人机全天红外热成像故障检测和飞行路径设置以及CCD相机白天太阳能板缺陷检测。本发明的无人机光伏电站检测方法，使其搭载可见光及红外热成像相机，通过预设路径检测太阳能板。无人机采用红外相机对整个光伏电站表面进行检测，获取热成像图像，通过在线或线下的数字图像处理分析，可以快速检测出发热的太阳能板所在图像中的位置。无人机开启可见光相机，手动控制其到故障板位置，获取故障太阳能板的可见光视觉成像图片信息，通过GPS定位信息，对故障点定位。
Description
技术领域
本发明涉及一种采用无人机实现光伏电站太阳能板的检测，主要涉及对光伏电站太阳能板的路径规划、采用红外热成像相机实现整个光伏电站表面的检测、采用可见光实现太阳能板局部故障检测并通过GPS定位传感器定位。
背景技术
随着全球光伏产业的快速发展，太阳能光伏电站建设的质量、安全问题逐渐出现，诸如设计缺陷、设备质量缺陷、施工不规范等问题都给光伏电站的运维带来了严峻的挑战。光伏电站的太阳能板的故障包括发热、龟裂、蜗牛纹、损坏、焊带故障、污点、植被遮挡等。传统的预防性维护手段是采用定期检查的方式来防范重大问题和事故。对于大型电站来说，高频次综合性的检查在成本上不可行。
用无人机搭载可见光及红外热成像相机，预设路径检测太阳能板，对光伏电站太阳能板进行检测，可以无需人工干预即可实现全自动巡查作业，省去人工登顶的复杂过程，获得更全面的视角和检测照片。与传统工作人员登上光伏电站利用测量器逐一检查相比，不仅可大幅削减人工费用，并且大幅度降低了由于人员疲劳所致的检测遗漏，提高检测效率。
发明内容
针对现有技术中存在的问题，本发明提供一种无人机光伏电站检测方法。
为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：
一种无人机光伏电站检测方法，包括无人机全天红外热成像故障检测和飞行路径设置；
所述无人机全天红外热成像故障检测和飞行路径设置包括如下步骤：
步骤1-1：太阳能光伏电站的阵列太阳能板长度为L1、宽度为L2，设阵列太阳能板起始点位置坐标为(0，0)；
步骤1-2：打开并运行无人机上CCD相机，后台操作端观察CCD相机获取视频图像，手控无人机飞行至阵列太阳能板高度H1处，切换CCD相机至红外热成像相机，使热成像图像覆盖阵列太阳能板左侧起始的矩形面积，该矩形面积长度为l1，宽度为l2，无人机飞行的起点坐标为(l1/2，l2/2)；
步骤1-3：控制无人机沿纬度方向水平右移，并连续拍摄热成像图像直至阵列太阳能板位置坐标(L1-l1/2，12/2)；
步骤1-4：控制无人机沿径度方向后移，并连续拍摄热成像图像，直至阵列太阳能板位置坐标(L1-l1/2，3*l2/2)；
步骤1-5：控制无人机沿纬度方向水平左移，并连续拍摄热成像图像，直至阵列太阳能板位置坐标(l1/2，5*l2/2)；
步骤1-6：控制无人机沿纬度方向水平右移，并连续拍摄热成像图像，直至阵列太阳能板位置坐标(L1-l1/2，5*l2/2)；
步骤1-7：重复步骤1-3至步骤1-6的移动方向，无人机路径坐标随之变化；
步骤1-8：无人机在沿路径实现红外热成像检测中，将采样时间内所拍摄数字红外图像在线或离线方式进行数字图像处理；
步骤1-9：经数字图像处理后，操作人员观察灰度值图像，图像偏暗部分为未工作状态太阳能板，偏亮部分为发热故障太阳能板，其余大面积表现为正常工作太阳能板；
步骤1-10：打开GPS传感器，得到未工作状态太阳能板的经、纬度信息，同时通过CCD相机得到未工作状态太阳能板在阵列太阳能板中的行、列位置，将上述信息发给控制单元并记录；得到发热故障的太阳能板的经、纬度信息和所在行、列位置，将上述信息发给控制单元并记录。
进一步，本发明一种无人机光伏电站检测方法还包括CCD相机白天太阳能板缺陷检测：
所述CCD相机白天太阳能板缺陷检测包括如下步骤：
步骤2-1：打开CCD相机，观察控制端CCD相机成像，手控无人机飞行至阵列太阳能板高度H2处；
步骤2-2：使CCD相机成像图像覆盖阵列太阳能板左侧起始的矩形面积，该矩形面积长度为a1，宽度为a2，无人机飞行的起点坐标为(a2/2，a1/2)；
步骤2-3：重复步骤1-3-步骤1-7；
步骤2-4：太阳能板缺陷检测；
步骤2-5：无人机在沿路径实现CCD相机光学成像检测中，将采样时间内所拍摄数字红外图像在线或离线方式进行数字图像处理；
步骤2-6：经数字图像处理后，操作人员观察灰度值图像，经过边缘检测、特征提取、识别等技术与缺陷经验值图像进行计算机和人工比对；
步骤2-7：打开GPS传感器，得到出现缺陷的太阳能板经、纬度信息，同时获得缺陷太阳能板在阵列太阳能板中的行、列位置，将上述信息发给控制单元并记录。
进一步，红外相机整体光伏电站作状态检测包括太阳能板未工作状态检测和发热故障检测两部分。
进一步，步骤1-2中，所述高度H1根据实际阵列太阳能板尺寸和相机分辨率经验值设定。
进一步，步骤1-8中，数字图像处理的步骤包括：步骤1-81，将图像进行灰度转化；步骤1-82，针对外界环境和无人机系统抖动造成的图像中噪声，采用中值滤波实现红外图像的预处理。
进一步，步骤2-1中，所述高度H2低于红外热成像检测高度，具体数值根据实际阵列太阳能板尺寸和相机分辨率经验值设定。
进一步，步骤2-4中的缺陷包括发热、龟裂、蜗牛纹、损坏、焊带故障、污点、植被遮挡。
进一步，步骤2-5中，数字图像处理步骤包括：步骤2-51，将图像进行灰度转化；步骤2-52，针对外界环境和无人机系统抖动造成的图像中噪声，采用中值滤波实现红外图像的预处理。
本发明的有益效果如下：
本发明的无人机光伏电站检测方法，使其搭载可见光及红外热成像相机，通过预设路径检测太阳能板。无人机采用红外相机对整个光伏电站表面进行检测，获取热成像图像，通过在线或线下的数字图像处理分析，可以快速检测出发热的太阳能板所在图像中的位置。无人机开启可见光相机，手动控制其到故障板位置，获取故障太阳能板的可见光视觉成像图片信息，通过GPS定位信息，对故障点定位。
附图说明
图1是阵列太阳能板位置的位置坐标图。
图2是步骤1-2中高度H1的设置方法原理图。
图3是步骤1-7中无人机路径坐标变化情况图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细说明。
在对太阳能光伏电站进行检测时，需要光伏电站开启运行；不能够破坏太阳能面板；实时获取检测信息并进行分析；快速给出判决结果。
步骤1：无人机全天红外热成像故障检测和飞行路径设置
红外相机整体光伏电站作状态检测包括太阳能板未工作状态检测和发热故障检测两部分。
步骤1.1：太阳能光伏电站的阵列太阳能板一般呈正方形或矩形状，其长度为L1，宽度为L2。为说明无人机飞行路径，设阵列太阳能板起始点位置坐标为(0，0)，其它位置坐标如图1所示。
步骤1.2：打开并运行无人机上CCD相机，后台操作端观察CCD相机获取视频图像，手控无人机飞行至阵列太阳能板高度H1处(该高度需要根据实际阵列太阳能板尺寸和相机分辨率经验值设定，图2所示)，切换CCD相机至红外热成像相机，使热成像图像覆盖阵列太阳能板左侧起始的矩形面积，该矩形面积长度为l1，宽度为l2，无人机飞行的起点坐标为(l1/2，l2/2)。
步骤1.3：控制无人机沿纬度方向水平右移，并连续拍摄热成像图像直至阵列太阳能板位置坐标(L1-l1/2，12/2)。
步骤1.4：控制无人机沿径度方向后移，并连续拍摄热成像图像，直至阵列太阳能板位置坐标(L1-l1/2，3*l2/2)。
步骤1.5：控制无人机沿纬度方向水平左移，并连续拍摄热成像图像，直至阵列太阳能板位置坐标(l1/2，5*l2/2)。
步骤1.6：控制无人机沿纬度方向水平右移，并连续拍摄热成像图像，直至阵列太阳能板位置坐标(L1-l1/2，5*l2/2)。
步骤1.7：重复步骤1.3-步骤1.6的移动方向，无人机路径坐标变化情况如图3所示。
步骤1.8：无人机在沿路径实现红外热成像检测中，将采样时间内所拍摄数字红外图像在线或离线方式进行数字图像处理：步骤包括(1)将图像进行灰度转化。(2)针对外界环境和无人机系统抖动造成的图像中噪声，采用中值滤波实现红外图像的预处理。
步骤1.9：经数字图像处理后，操作人员观察灰度值图像，图像偏暗部分为未工作状态太阳能板，偏亮部分为发热故障太阳能板，其余大面积表现为正常工作太阳能板。
步骤1.10：打开GPS传感器，得到未工作状态太阳能板的经、纬度信息，同时通过CCD相机得到未工作状态太阳能板在阵列太阳能板中的行、列位置，将上述信息发给控制单元并记录。得到发热故障的太阳能板的经、纬度信息和所在行、列位置，将上述信息发给控制单元并记录。
步骤1.1-步骤1.10为无人机白天工作时的检测流程，若在晚上检测，打开无人机上的探照灯，重复步骤1.1-步骤1.10。
步骤2：CCD相机白天太阳能板缺陷检测
步骤2.1：打开CCD相机，观察控制端CCD相机成像，手控无人机飞行至阵列太阳能板高度H2处(该高度低于红外热成像检测高度，具体数值根据实际阵列太阳能板尺寸和相机分辨率经验值设定)。
步骤2.2：使CCD相机成像图像覆盖阵列太阳能板左侧起始的矩形面积，该矩形面积长度为a1，宽度为a2，无人机飞行的起点坐标为(a2/2，a1/2)。
步骤2.3：重复步骤2中的步骤1.3-步骤1.7。
步骤2.4：太阳能板缺陷检测。光伏电站的太阳能板的故障除了发热、还包括龟裂、蜗牛纹、损坏、焊带故障、污点、植被遮挡等。
步骤2.5：无人机在沿路径实现CCD相机光学成像检测中，将采样时间内所拍摄数字红外图像在线或离线方式进行数字图像处理：步骤包括(1)将图像进行灰度转化。(2)针对外界环境和无人机系统抖动造成的图像中噪声，采用中值滤波实现红外图像的预处理。
步骤2.6：经数字图像处理后，操作人员观察灰度值图像，经过边缘检测、特征提取、识别等技术与缺陷经验值图像进行计算机和人工比对。
步骤2.7：打开GPS传感器，得到出现缺陷的太阳能板经、纬度信息，同时获得缺陷太阳能板在阵列太阳能板中的行、列位置，将上述信息发给控制单元并记录。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种无人机光伏电站检测方法，包括如下步骤：
步骤1：无人机全天红外热成像故障检测和飞行路径设置：
步骤1-1：太阳能光伏电站的阵列太阳能板长度为L1、宽度为L2，设阵列太阳能板起始点位置坐标为(0，0)；
步骤1-2：打开并运行无人机上CCD相机，后台操作端观察CCD相机获取视频图像，手控无人机飞行至阵列太阳能板高度H1处，所述高度H1根据实际阵列太阳能板尺寸和相机分辨率经验值设定；切换CCD相机至红外热成像相机，使热成像图像覆盖阵列太阳能板左侧起始的矩形面积，该矩形面积长度为l1，宽度为l2，无人机飞行的起点坐标为(l1/2，l2/2)；
步骤1-3：控制无人机沿纬度方向水平右移，并连续拍摄热成像图像直至阵列太阳能板位置坐标(L1-l1/2，12/2)；
步骤1-4：控制无人机沿径度方向后移，并连续拍摄热成像图像，直至阵列太阳能板位置坐标(L1-l1/2，3*l2/2)；
步骤1-5：控制无人机沿纬度方向水平左移，并连续拍摄热成像图像，直至阵列太阳能板位置坐标(l1/2，5*l2/2)；
步骤1-6：控制无人机沿纬度方向水平右移，并连续拍摄热成像图像，直至阵列太阳能板位置坐标(L1-l1/2，5*l2/2)；
步骤1-7：重复步骤1-3至步骤1-6的移动方向，无人机路径坐标随之变化；
步骤1-8：无人机在沿路径实现红外热成像检测中，将采样时间内所拍摄数字红外图像在线或离线方式进行数字图像处理；
步骤1-9：经数字图像处理后，操作人员观察灰度值图像，图像偏暗部分为未工作状态太阳能板，偏亮部分为发热故障太阳能板，其余大面积表现为正常工作太阳能板；
步骤1-10：打开GPS传感器，得到未工作状态太阳能板的经、纬度信息，同时通过CCD相机得到未工作状态太阳能板在阵列太阳能板中的行、列位置，将上述信息发给控制单元并记录；得到发热故障的太阳能板的经、纬度信息和所在行、列位置，将上述信息发给控制单元并记录；
步骤2：CCD相机白天太阳能板缺陷检测：
步骤2-1：打开CCD相机，观察控制端CCD相机成像，手控无人机飞行至阵列太阳能板高度H2处；
步骤2-2：使CCD相机成像图像覆盖阵列太阳能板左侧起始的矩形面积，该矩形面积长度为a1，宽度为a2，无人机飞行的起点坐标为(a2/2，a1/2)；
步骤2-3：重复步骤1-3-步骤1-7；
步骤2-4：太阳能板缺陷检测；
步骤2-5：无人机在沿路径实现CCD相机光学成像检测中，将采样时间内所拍摄数字红外图像在线或离线方式进行数字图像处理；
步骤2-6：经数字图像处理后，操作人员观察灰度值图像，经过边缘检测、特征提取、识别等技术与缺陷经验值图像进行计算机和人工比对；
步骤2-7：打开GPS传感器，得到出现缺陷的太阳能板经、纬度信息，同时获得缺陷太阳能板在阵列太阳能板中的行、列位置，将上述信息发给控制单元并记录。
2.根据权利要求1所述的一种无人机光伏电站检测方法，其特征在于：红外相机整体光伏电站作状态检测包括太阳能板未工作状态检测和发热故障检测两部分。
3.根据权利要求1所述的一种无人机光伏电站检测方法，其特征在于：步骤1-8中，数字图像处理的步骤包括：步骤1-81，将图像进行灰度转化；步骤1-82，针对外界环境和无人机系统抖动造成的图像中噪声，采用中值滤波实现红外图像的预处理。
4.根据权利要求1所述的一种无人机光伏电站检测方法，其特征在于：步骤2-1中，所述高度H2低于红外热成像检测高度，具体数值根据实际阵列太阳能板尺寸和相机分辨率经验值设定。
5.根据权利要求1所述的一种无人机光伏电站检测方法，其特征在于：步骤2-4中的缺陷包括发热、龟裂、蜗牛纹、损坏、焊带故障、污点、植被遮挡。
6.根据权利要求1所述的一种无人机光伏电站检测方法，其特征在于：步骤2-5中，数字图像处理步骤包括：步骤2-51，将图像进行灰度转化；步骤2-52，针对外界环境和无人机系统抖动造成的图像中噪声，采用中值滤波实现红外图像的预处理。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710556299.2A CN107356339B (zh) | 2017-07-10 | 2017-07-10 | 一种无人机光伏电站检测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710556299.2A CN107356339B (zh) | 2017-07-10 | 2017-07-10 | 一种无人机光伏电站检测方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN107356339A CN107356339A (zh) | 2017-11-17 |
| CN107356339B true CN107356339B (zh) | 2019-08-09 |
Family
ID=60291697
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201710556299.2A Active CN107356339B (zh) | 2017-07-10 | 2017-07-10 | 一种无人机光伏电站检测方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN107356339B (zh) |
Families Citing this family (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107918291B (zh) * | 2017-11-24 | 2021-07-06 | 常州工学院 | 一种用于光伏板检测的模拟无人机装置及方法 |
| US11840334B2 (en) * | 2018-01-24 | 2023-12-12 | Honeywell International Inc. | Solar panel inspection by unmanned aerial vehicle |
| CN108418550A (zh) * | 2018-03-16 | 2018-08-17 | 南京云思创智信息科技有限公司 | 集群太阳能板的缺陷检测和定位方法 |
| IT201800003813A1 (it) * | 2018-03-21 | 2019-09-21 | Milano Politecnico | Metodo, dispositivo e sistema per la verifica di condizioni di funzionamento di un impianto per la produzione di energia elettrica, in particolare di tipo fotovoltaico, tramite piattaforma volante |
| CN110823899B (zh) * | 2018-08-10 | 2022-07-05 | 杭州海康机器人技术有限公司 | 一种故障定位方法、装置及系统 |
| CN109299311B (zh) * | 2018-09-18 | 2021-01-12 | 甘肃启远智能科技有限责任公司 | 光伏组件经纬度数据配置方法及装置 |
| CN111722642B (zh) * | 2020-05-11 | 2023-06-20 | 深圳创动科技有限公司 | 一种光伏电站的巡检方法、巡检装置以及存储介质 |
| CN112683881A (zh) * | 2020-12-03 | 2021-04-20 | 浙江浙能技术研究院有限公司 | 一种利用无人机进行大规模光伏组件隐裂检测的方法 |
| CN115642876B (zh) * | 2022-10-13 | 2024-02-02 | 国网山东省电力公司临沂供电公司 | 一种太阳能板及其统计方法 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104808660A (zh) * | 2015-03-04 | 2015-07-29 | 中南大学 | 凹凸混合复杂多边形农田无人机喷洒作业航迹规划方法 |
| CN206023706U (zh) * | 2016-08-31 | 2017-03-15 | 南京绿谷信息科技有限公司 | 一种热斑效应自动检测系统 |
-
2017
- 2017-07-10 CN CN201710556299.2A patent/CN107356339B/zh active Active
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104808660A (zh) * | 2015-03-04 | 2015-07-29 | 中南大学 | 凹凸混合复杂多边形农田无人机喷洒作业航迹规划方法 |
| CN206023706U (zh) * | 2016-08-31 | 2017-03-15 | 南京绿谷信息科技有限公司 | 一种热斑效应自动检测系统 |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| Corner Detection based Target Tracking and Recognition for UAV-based Patrolling System;Xiaoxia Li et al.;《Proceedings of the IEEE》;20160831;全文 * |
| Innovative Automated Control System for PV Fields Inspection and Remote Control;Mohammadreza Aghaei et al.;《Proceedings of the IEEE》;20151130;全文 * |
| 多架次作业植保无人机最小能耗航迹规划算法研究;徐博等;《农业机械学报》;20151130;第46卷(第11期);第36第1段至第41页最后一段 * |
| 用于光伏厂智能巡检的红外式无人机系统设计;陈明澍;《仪器仪表用户》;20170331;第24卷(第3期);第28第1段至第32页最后一段 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN107356339A (zh) | 2017-11-17 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN107356339B (zh) | 一种无人机光伏电站检测方法 | |
| CN109187558A (zh) | 一种基于无人机的光伏电站自动巡检系统 | |
| US20200074176A1 (en) | Method and arrangement for condition monitoring of an installation with operating means | |
| CN106468918B (zh) | 一种线路巡检的标准化数据采集方法及系统 | |
| CN204556517U (zh) | 热轧钢板表面质量在线检测装置 | |
| CN102590882B (zh) | 机场道面异物监测系统 | |
| US20170066084A1 (en) | Thermography for quality assurance in an additive manufacturing process | |
| US20170019570A1 (en) | Solar row onsite automatic inspection system | |
| CN110866483B (zh) | 一种动静结合的机场跑道异物视觉检测与定位方法 | |
| CN105171115B (zh) | 基于机器视觉的飞剪控制系统的飞剪控制方法 | |
| CN106099763A (zh) | 一种输电线路无人机巡检装置 | |
| JP6414721B1 (ja) | 太陽電池モジュールのモニタリング方法、及び太陽電池モジュールモニタリングシステム | |
| KR101634937B1 (ko) | 무인 비전 검사시스템 및 이를 이용한 무인 비전 검사방법 | |
| CN101620278A (zh) | 直升机电力巡检机载系统控制采集图像的方法 | |
| US7929128B2 (en) | Apparatus for the optical inspection of the thermal protection tiles of a space shuttle | |
| KR101664909B1 (ko) | 태양광 패널의 형상을 활용한 태양광 패널 감시용 무인 비행체 및 그의 자세 제어 방법 | |
| CN105185420B (zh) | 核电站安全壳表面的冷却水膜覆盖率自动检测装置及方法 | |
| CN105096305A (zh) | 绝缘子状态分析的方法及装置 | |
| CN106210675A (zh) | 一种输电线路山火监测方法、装置和系统 | |
| CN108418550A (zh) | 集群太阳能板的缺陷检测和定位方法 | |
| CN102538759A (zh) | 近地和中高轨空间目标实时全自动捕获方法 | |
| CN205069138U (zh) | 核电站安全壳表面的冷却水膜覆盖率自动检测装置 | |
| CN114037910A (zh) | 一种无人机森林火灾检测系统 | |
| CN101702021B (zh) | 一种图谱一体化的时变对象光谱信息获取方法与装置 | |
| EP3373092B1 (de) | Verfahren zum lokalisieren einer störung eines systems |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| TR01 | Transfer of patent right |
Effective date of registration: 20201229 Address after: 213000 Huashan Road, Xinbei District, Changzhou, Jiangsu Province, No. 18 Patentee after: Changzhou changchuangli Intelligent Technology Co.,Ltd. Address before: 213032 No. 666 Liaohe Road, Xinbei District, Changzhou City, Jiangsu Province Patentee before: CHANGZHOU INSTITUTE OF TECHNOLOGY |
|
| TR01 | Transfer of patent right |