CN107507163A - 一种识别光伏太阳能板表面污垢程度的方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种识别光伏太阳能板表面污垢程度的方法，其包括：(1)采集光伏太阳能板表面的图像；(2)对图像进行识别，以区分出光伏太阳能板本身和表面污垢；(3)根据识别结果，获得光伏太阳能板表面污垢程度。一种判断光伏太阳能板表面是否需要清洗的方法，其还包括步骤(4)判断光伏太阳能板表面污垢程度是否大于预设的清洁阈值，若大于预设的清洁阈值，则对光伏太阳能板表面进行清洗。此外，本发明还公开了相应的系统。本发明能对光伏太阳能板表面污垢程度进行自动化地识别，能对光伏太阳能板表面是否需要清洗进行自动化地判断，可以只在光伏太阳能板表面污垢积累到需要清洗程度的时候进行清洗，从而节约水资源，同时投资成本也较低。

Description

一种识别光伏太阳能板表面污垢程度的方法及系统

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体为一种识别光伏太阳能板表面污垢程度的方法及系统，以及判断光伏太阳能板表面是否需要清洗的方法及系统。

背景技术

太阳能光伏发电站作为一种新型清洁能源正在全世界范围内迅速发展。太阳能电池板是太阳能光伏发电站的主要设备之一。太阳能电池板通过吸收太阳光，将太阳辐射能通过光电效应或者光化学效应直接或间接转换成电能。

由于太阳能光伏发电站通常建在地势较高，日照充足，但风沙大，水资源匮乏的地方，所以太阳能电池板上很容易积累沙尘及脏物。如果不及时除去电池板上的沙尘及脏物，将会严重影响发电效率。

传统上太阳能电池板的清洗通常都是人工配合流动清洗车进行清洗，例如人工手持水管冲洗太阳能电池板。近几年，国外开发出一种专门清洗太阳能电池板的机器人，采用无人操作的机器人配合少量水自动清洗太阳能电池板。但是，上述的两种清洗方法均不适合我国大多数光伏太阳能电站，因为第一种方法需要大量的水冲洗，而我国的大多数光伏太阳能电站是建在水资源比较缺乏的地方。第二种方法的投资成本太高，很难在实际范围内推广。

发明内容

本发明的目的之一是提供一种识别光伏太阳能板表面污垢程度的方法，该方法能对光伏太阳能板表面污垢程度进行自动化地识别，利用该方法可以只在污垢积累到需要清洗程度的时候进行清洗，从而节约水资源，同时投资成本也较低。

基于上述目的，本发明提供了一种识别光伏太阳能板表面污垢程度的方法，其包括：

(1)采集光伏太阳能板表面的图像；

(2)对图像进行识别，以区分出光伏太阳能板本身和表面污垢；

(3)根据识别结果，获得光伏太阳能板表面污垢程度。

本发明所述的识别光伏太阳能板表面污垢程度的方法，其采用图像处理手段自动化地识别光伏太阳能板本身及其表面污垢，并获得光伏太阳能板表面污垢程度。因此，该方法能对光伏太阳能板表面污垢程度进行自动化地识别，利用该方法可以只在污垢积累到需要清洗程度的时候进行清洗，从而节约水资源，同时投资成本也较低。

进一步地，本发明所述的识别光伏太阳能板表面污垢程度的方法中，在所述步骤(2)中，通过光伏太阳能板本身和表面污垢的颜色差异来区分光伏太阳能板本身和表面污垢。

上述方案中，由于光伏太阳能板本身具有特定的颜色，并且该颜色通常与污垢颜色不同，因此可以通过光伏太阳能板本身和表面污垢的颜色差异来区分光伏太阳能板本身和表面污垢。例如根据数码相机拍摄的图像中各像素点色度的R(红)、G(绿)、B(蓝)分量的值求得的灰度值判定该像素点是属于光伏太阳能板本身还是表面污垢。

更进一步地，上述识别光伏太阳能板表面污垢程度的方法中，所述步骤 (2)包括步骤：

(21)根据灰度值计算图像中的总像素数：设图像中灰度值为i的像素数目为n_i，则图像中的总像素数N为：

其中，L表示灰度值的上限；

(22)计算灰度值出现的概率p_i，并以灰度值k为阈值对图像进行分割，其中灰度值为1～k的像素和灰度值为k+1～L的像素被分割地分别属于区域 C0和C1，其中区域C0表征光伏太阳能板本身的灰度值区域，区域C1表征附着到太阳能板上的表面污垢灰度值区域。

上述方案中，根据图像中各像素点灰度值判定该像素点是对应光伏太阳能板本身还是表面污垢。

更进一步地，上述识别光伏太阳能板表面污垢程度的方法中，所述步骤 (3)包括步骤：

(31)确定区域C0的概率ω₀和区域C1的概率ω₁：

(32)计算区域C0的平均灰度μ₀和区域C1的平均灰度μ₁：

其中，μ表示图像整体的平均灰度值，其表示灰度阈值为k时的平均灰度值；ω(k)＝ω₀，其中，ω(k)表示区域C0的概率为k 的函数，其中ω(k)突出ω₀为k的函数，而ω₀则代表累加计算得到的数值；

(33)确定区域C0和C1的方差σ²(κ)为：

根据最大方差准则，从1到L改变k，计算类间方差，使上式最大的k 就是区域分割的灰度阈值；

(34)绘制直方图f(r_k)＝n_k，其中该直方图的横坐标r_k为灰度值，取值范围为[1,L]，n_k为图像中灰度值为r_k的像素个数；

(35)根据求得的灰度阈值k，取直方图中灰度阈值k以后的第一区域，计算该第一区域的灰度均值，该第一区域的灰度均值则对应表征光伏太阳能板表面污垢程度。

上述方案中，基于灰度值及其概率构建类间方差，并求解使该类间方差最大的灰度阈值，该灰度阈值作为区域分割的最佳灰度阈值。

最小二乘法，又称最小平方法，是一种数学优化技术，它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。上述方案优选基于最小二乘法，采用最大类间方差法作为确定灰度阈值的算法。

所述第一区域的灰度均值越大，则表征的光伏太阳能板表面污垢程度越高。

本发明的另一目的是提供一种判断光伏太阳能板表面是否需要清洗的方法，该方法能对光伏太阳能板表面是否需要清洗进行自动化地判断，利用该方法能在光伏太阳能板表面需要清洗的时候进行清洗，从而节约水资源，同时投资成本也较低。

基于上述目的，本发明还提供了一种判断光伏太阳能板表面是否需要清洗的方法，其包括：

(1)采集光伏太阳能板表面的图像；

(2)对图像进行识别，以区分出光伏太阳能板本身和表面污垢；

(3)根据识别结果，获得光伏太阳能板表面污垢程度；

(4)判断光伏太阳能板表面污垢程度是否大于预设的清洁阈值，若大于预设的清洁阈值，则对光伏太阳能板表面进行清洗。

本发明所述的判断光伏太阳能板表面是否需要清洗的方法，其与上述识别光伏太阳能板表面污垢程度的方法的区别在于多了步骤(4)，该步骤(4) 的构思是在污垢积累到需要清洗程度的时候才进行清洗，并给出了具体方案。因此该方法能对光伏太阳能板表面是否需要清洗进行自动化地判断，利用该方法能在光伏太阳能板表面需要清洗的时候进行清洗，从而节约水资源，同时投资成本也较低。

进一步地，本发明所述的判断光伏太阳能板表面是否需要清洗的方法中，在所述步骤(2)中，通过光伏太阳能板本身和表面污垢的颜色差异来区分光伏太阳能板本身和表面污垢。

更进一步地，上述判断光伏太阳能板表面是否需要清洗的方法中，所述步骤(2)包括步骤：

(21)根据灰度值计算图像中的总像素数：设图像中灰度值为i的像素数目为n_i，则图像中的总像素数N为：

其中，L表示灰度值的上限；

(22)计算灰度值出现的概率p_i，并以灰度值k为阈值对图像进行分割，其中灰度值为1～k的像素和灰度值为k+1～L的像素被分割地分别属于区域 C0和C1，其中区域C0表征光伏太阳能板本身的灰度值区域，区域C1表征附着到太阳能板上的表面污垢灰度值区域。

更进一步地，上述判断光伏太阳能板表面是否需要清洗的方法中，所述步骤(3)包括步骤：

(31)确定区域C0的概率ω₀和区域C1的概率ω₁：

(32)计算区域C0的平均灰度μ₀和区域C1的平均灰度μ₁：

其中，μ表示图像整体的平均灰度值，其表示灰度阈值为k时的平均灰度值；ω(k)＝ω₀，其中，ω(k)表示区域C0的概率为k 的函数；

(33)区域C0和C1的方差σ²(κ)为：

根据最大方差准则，从1到L改变k，计算类间方差，使上式最大的k 就是区域分割的灰度阈值；

(34)绘制直方图f(r_k)＝n_k，其中该直方图的横坐标r_k为灰度值，取值范围为[1,L]，n_k为图像中灰度值为r_k的像素个数；

(35)根据求得的灰度阈值k，取直方图中灰度阈值k以后的第一区域，计算该第一区域的灰度均值，该第一区域的灰度均值则对应表征光伏太阳能板表面污垢程度。

本发明的又一目的是提供一种识别光伏太阳能板表面污垢程度的系统，该系统能对光伏太阳能板表面污垢程度进行自动化地识别，利用该系统可以只在污垢积累到需要清洗程度的时候进行清洗，从而节约水资源，同时投资成本也较低。

基于上述目的，本发明提供了一种采用上述识别光伏太阳能板表面污垢程度的方法识别光伏太阳能板表面污垢程度的系统，其中，所述系统包括：

图像采集装置，其采集光伏太阳能板表面的图像；

控制装置，其与所述图像采集装置数据连接，所述控制装置对图像进行识别，以区分出光伏太阳能板本身和表面污垢，以及根据识别结果，获得光伏太阳能板表面污垢程度。

本发明所述的识别光伏太阳能板表面污垢程度的系统，其由于采用了上述识别光伏太阳能板表面污垢程度的方法，该系统能对光伏太阳能板表面污垢程度进行自动化地识别，利用该系统可以只在污垢积累到需要清洗程度的时候进行清洗，从而节约水资源，同时投资成本也较低。相关原理已在上述相应方法部分描述，在此不再赘述。

进一步地，本发明所述的识别光伏太阳能板表面污垢程度的系统中，所述控制装置为远程服务器，其与所述图像采集装置通过通讯线路远程连接。

本发明的再一目的是提供一种判断光伏太阳能板表面是否需要清洗的系统，该系统能对光伏太阳能板表面是否需要清洗进行自动化地判断，利用该系统能在光伏太阳能板表面需要清洗的时候进行清洗，从而节约水资源，同时投资成本也较低。

基于上述目的，本发明还提供了一种采用上述判断光伏太阳能板表面是否需要清洗的方法判断光伏太阳能板表面是否需要清洗的系统，其中，所述系统包括：

图像采集装置，其采集光伏太阳能板表面的图像：

控制装置，其与所述图像采集装置数据连接，所述控制装置对图像进行识别，以区分出光伏太阳能板本身和表面污垢，以及根据识别结果，获得光伏太阳能板表面污垢程度；所述控制装置判断光伏太阳能板表面污垢程度是否大于预设的清洁阈值，若大于预设的清洁阈值，则发出清洗指令；

清洗装置，其与所述控制装置数据连接，以根据所述清洗指令对光伏太阳能板表面进行清洗。

本发明所述的判断光伏太阳能板表面是否需要清洗的系统，其由于采用了上述判断光伏太阳能板表面是否需要清洗的方法，该系统能对光伏太阳能板表面是否需要清洗进行自动化地判断，利用该系统能在光伏太阳能板表面需要清洗的时候进行清洗，从而节约水资源，同时投资成本也较低。相关原理已在上述相应方法部分描述，在此不再赘述。

本发明所述的识别光伏太阳能板表面污垢程度的方法，具有以下优点：

1)该方法能对光伏太阳能板表面污垢程度进行自动化地识别。

2)利用该方法可以只在污垢积累到需要清洗程度的时候进行清洗，从而节约水资源，同时投资成本也较低。

本发明所述的识别光伏太阳能板表面污垢程度的系统，其由于采用了上述识别光伏太阳能板表面污垢程度的方法，同样具有上述优点。

本发明所述的判断光伏太阳能板表面是否需要清洗的方法，具有以下优点：

1)该方法能对光伏太阳能板表面是否需要清洗进行自动化地判断。

2)利用该方法能在光伏太阳能板表面需要清洗的时候进行清洗，从而节约水资源，同时投资成本也较低。

本发明所述的判断光伏太阳能板表面是否需要清洗的系统，其由于采用了上述判断光伏太阳能板表面是否需要清洗的方法，同样具有上述优点。

附图说明

图1为本发明所述的识别光伏太阳能板表面污垢程度的方法在一种实施方式下的流程示意图。

图2为本发明所述的判断光伏太阳能板表面是否需要清洗的方法在一种实施方式下的流程示意图。

图3为本发明所述的判断光伏太阳能板表面是否需要清洗的系统的一个实施例的工作流程示意图。

具体实施方式

下面结合说明书附图及实施例进一步说明本发明所述的技术方案。

图1显示了本发明所述的识别光伏太阳能板表面污垢程度的方法在一种实施方式下的流程。

如图1所示，本实施方式的识别光伏太阳能板表面污垢程度的方法包括步骤：

(1)采集光伏太阳能板表面的图像；

(2)对图像进行识别，以区分出光伏太阳能板本身和表面污垢；

(3)根据识别结果，获得光伏太阳能板表面污垢程度。

在某些实施方式中，在步骤(2)中，通过光伏太阳能板本身和表面污垢的颜色差异来区分光伏太阳能板本身和表面污垢。

在某些实施方式中，步骤(2)包括步骤：

(21)根据灰度值计算图像中的总像素数：设图像中灰度值为i的像素数目为n_i，则图像中的总像素数N为：

其中，L表示灰度值的上限；

(22)计算灰度值出现的概率p_i，并以灰度值k为阈值对图像进行分割，其中灰度值为1～k的像素和灰度值为k+1～L的像素被分割地分别属于区域 C0和C1，其中区域C0表征光伏太阳能板本身的灰度值区域，区域C1表征附着到太阳能板上的表面污垢灰度值区域。

更进一步地，上述判断光伏太阳能板表面是否需要清洗的方法中，所述步骤(3)包括步骤：

(31)确定区域C0的概率ω₀和区域C1的概率ω₁：

(32)计算区域C0的平均灰度μ₀和区域C1的平均灰度μ₁：

其中，μ表示图像整体的平均灰度值，其表示灰度阈值为k时的平均灰度值；ω(k)＝ω₀，其中，ω(k)表示区域C0的概率为k 的函数；

(33)确定区域C0和C1的方差σ²(κ)为：

根据最大方差准则，从1到L改变k，计算类间方差，使上式最大的k 就是区域分割的灰度阈值；

(34)绘制直方图f(r_k)＝n_k，其中该直方图的横坐标r_k为灰度值，取值范围为[1,L]，n_k为图像中灰度值为r_k的像素个数；

(35)根据求得的灰度阈值k，取直方图中灰度阈值k以后的第一区域，计算该第一区域的灰度均值，该第一区域的灰度均值则对应表征光伏太阳能板表面污垢程度。

下面相应介绍本发明的识别光伏太阳能板表面污垢程度的系统。

本实施方式的识别光伏太阳能板表面污垢程度的系统采用上述识别光伏太阳能板表面污垢程度的方法识别光伏太阳能板表面污垢程度，其中，系统包括：

图像采集装置，其采集光伏太阳能板表面的图像；

控制装置，其与图像采集装置数据连接，控制装置对图像进行识别，以区分出光伏太阳能板本身和表面污垢，以及根据识别结果，获得光伏太阳能板表面污垢程度。

在某些实施方式中，控制装置为远程服务器，其与图像采集装置通过通讯线路远程连接。

图2显示了本发明的判断光伏太阳能板表面是否需要清洗的方法在一种实施方式下的流程。

如图2所示，本实施方式的判断光伏太阳能板表面是否需要清洗的方法包括步骤：

(1)采集光伏太阳能板表面的图像；

(2)对图像进行识别，以区分出光伏太阳能板本身和表面污垢；

(3)根据识别结果，获得光伏太阳能板表面污垢程度；

(4)判断光伏太阳能板表面污垢程度是否大于预设的清洁阈值，若大于预设的清洁阈值，则对光伏太阳能板表面进行清洗。

在某些实施方式中，在步骤(2)中，通过光伏太阳能板本身和表面污垢的颜色差异来区分光伏太阳能板本身和表面污垢。

在某些实施方式中，步骤(2)包括步骤：

(21)根据灰度值计算图像中的总像素数：设图像中灰度值为i的像素数目为n_i，则图像中的总像素数N为：

其中，L表示灰度值的上限；

(22)计算灰度值出现的概率p_i，并以灰度值k为阈值对图像进行分割，其中灰度值为1～k的像素和灰度值为k+1～L的像素被分割地分别属于区域 C0和C1，其中区域C0表征光伏太阳能板本身的灰度值区域，区域C1表征附着到太阳能板上的表面污垢灰度值区域。

更进一步地，上述判断光伏太阳能板表面是否需要清洗的方法中，所述步骤(3)包括步骤：

(31)确定区域C0的概率ω₀和区域C1的概率ω₁：

(32)计算区域C0的平均灰度μ₀和区域C1的平均灰度μ₁：

其中，μ表示图像整体的平均灰度值，其表示灰度阈值为k时的平均灰度值；ω(k)＝ω₀，其中，ω(k)表示区域C0的概率为k 的函数；

(33)区域C0和C1的方差σ²(κ)为：

根据最大方差准则，从1到L改变k，计算类间方差，使上式最大的k 就是区域分割的灰度阈值；

(34)绘制直方图f(r_k)＝n_k，其中该直方图的横坐标r_k为灰度值，取值范围为[1,L]，n_k为图像中灰度值为r_k的像素个数；

(35)根据求得的灰度阈值k，取直方图中灰度阈值k以后的第一区域，计算该第一区域的灰度均值，该第一区域的灰度均值则对应表征光伏太阳能板表面污垢程度。

下面相应介绍本发明的判断光伏太阳能板表面是否需要清洗的系统。

本实施方式的判断光伏太阳能板表面是否需要清洗的系统采用上述判断光伏太阳能板表面是否需要清洗的方法判断光伏太阳能板表面是否需要清洗，其中，系统包括：

图像采集装置，其采集光伏太阳能板表面的图像：

控制装置，其与图像采集装置数据连接，控制装置对图像进行识别，以区分出光伏太阳能板本身和表面污垢，以及根据识别结果，获得光伏太阳能板表面污垢程度；控制装置判断光伏太阳能板表面污垢程度是否大于预设的清洁阈值，若大于预设的清洁阈值，则发出清洗指令；

清洗装置，其与控制装置数据连接，以根据清洗指令对光伏太阳能板表面进行清洗。

图3示意了本发明所述的判断光伏太阳能板表面是否需要清洗的系统的一个实施例的工作流程。

如图3所示，本实施例的判断光伏太阳能板表面是否需要清洗的系统包括依次数据连接的图像采集装置、控制装置以及清洗装置，本实施例中图像采集装置为安装在光伏太阳能板附近的CCD高清照相机，控制装置为远程服务器，其与CCD高清照相机通过通讯线路远程连接，其工作过程包括步骤：

步骤110：CCD高清照相机接收远程服务器的控制对光伏太阳能板表面以固定周期拍照或实时受控拍照，以采集光伏太阳能板表面的图像。

步骤120：远程服务器按照上述实施方式中的相应步骤对图像进行识别，以区分出光伏太阳能板本身和表面污垢。远程服务器按照上述实施方式中的相应步骤根据识别结果，获得光伏太阳能板表面污垢程度。

本实施例中，CCD高清照相机拍照取得的图像通过通讯线路传输至远程服务器，由远程服务器负责对图像进行采样和分析处理。

步骤130：远程服务器判断光伏太阳能板表面污垢程度是否大于预设的清洁阈值，若大于预设的清洁阈值，则发出清洗指令。若不大于预设的清洁阈值，则回到步骤110。

步骤140：清洗装置根据清洗指令对光伏太阳能板表面进行清洗。

步骤150：远程服务器记录清洗次数，然后回到步骤110。

上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (11)

1.一种识别光伏太阳能板表面污垢程度的方法，其特征在于，包括：

(1)采集光伏太阳能板表面的图像；

(2)对图像进行识别，以区分出光伏太阳能板本身和表面污垢；

(3)根据识别结果，获得光伏太阳能板表面污垢程度。

2.如权利要求1所述的识别光伏太阳能板表面污垢程度的方法，其特征在于，在所述步骤(2)中，通过光伏太阳能板本身和表面污垢的颜色差异来区分光伏太阳能板本身和表面污垢。

3.如权利要求2所述的识别光伏太阳能板表面污垢程度的方法，其特征在于，所述步骤(2)包括步骤：

(21)根据灰度值计算图像中的总像素数：设图像中灰度值为i的像素数目为n_i，则图像中的总像素数N为：

其中，L表示灰度值的上限；

(22)计算灰度值出现的概率p_i，并以灰度值k为阈值对图像进行分割，其中灰度值为1～k的像素和灰度值为k+1～L的像素被分割地分别属于区域C0和C1，其中区域C0表征光伏太阳能板本身的灰度值区域，区域C1表征附着到太阳能板上的表面污垢灰度值区域。

4.如权利要求3所述的识别光伏太阳能板表面污垢程度的方法，其特征在于，所述步骤(3)包括步骤：

(31)确定区域C0的概率ω₀和区域C1的概率ω₁：

(32)计算区域C0的平均灰度值μ₀和区域C1的平均灰度值μ₁：

其中，μ表示图像整体的平均灰度值，其表示灰度阈值为k时的平均灰度值；ω(k)＝ω₀，其中，ω(k)表示区域C0的概率为k的函数。

(33)确定区域C0和C1的方差σ²(κ)为：

根据最大方差准则，从1到L改变k，计算类间方差，使上式最大的k就是区域分割的灰度阈值；

(34)绘制直方图f(r_k)＝n_k，其中该直方图的横坐标r_k为灰度值，取值范围为[1,L]，n_k为图像中灰度值为r_k的像素个数；

(35)根据求得的灰度阈值k，取直方图中灰度阈值k以后的第一区域，计算该第一区域的平均灰度值，该第一区域的平均灰度值则对应表征光伏太阳能板表面污垢程度。

5.一种判断光伏太阳能板表面是否需要清洗的方法，其特征在于，包括：

(1)采集光伏太阳能板表面的图像；

(2)对图像进行识别，以区分出光伏太阳能板本身和表面污垢；

(3)根据识别结果，获得光伏太阳能板表面污垢程度；

(4)判断光伏太阳能板表面污垢程度是否大于预设的清洁阈值，若大于预设的清洁阈值，则对光伏太阳能板表面进行清洗。

6.如权利要求5所述的判断光伏太阳能板表面是否需要清洗的方法，其特征在于，在所述步骤(2)中，通过光伏太阳能板本身和表面污垢的颜色差异来区分光伏太阳能板本身和表面污垢。

7.如权利要求6所述的判断光伏太阳能板表面是否需要清洗的方法，其特征在于，所述步骤(2)包括步骤：

(21)根据灰度值计算图像中的总像素数：设图像中灰度值为i的像素数目为n_i，则图像中的总像素数N为：

其中，L表示灰度值的上限；

(22)计算灰度值出现的概率p_i，并以灰度值k为阈值对图像进行分割，其中灰度值为1～k的像素和灰度值为k+1～L的像素被分割地分别属于区域C0和C1，其中区域C0表征光伏太阳能板本身的灰度值区域，区域C1表征附着到太阳能板上的表面污垢灰度值区域。

8.如权利要求7所述的判断光伏太阳能板表面是否需要清洗的方法，其特征在于，所述步骤(3)包括步骤：

(31)确定区域C0的概率ω₀和区域C1的概率ω₁：

(32)计算区域C0的平均灰度值μ₀和区域C1的平均灰度值μ₁：

其中，μ表示图像整体的平均灰度值，其表示灰度阈值为k时的平均灰度值；ω(k)＝ω₀，其中，ω(k)表示区域C0的概率为k的函数；

(33)区域C0和C1的方差σ²(κ)为：

根据最大方差准则，从1到L改变k，计算类间方差，使上式最大的k就是区域分割的灰度阈值；

(34)绘制直方图f(r_k)＝n_k，其中该直方图的横坐标r_k为灰度值，取值范围为[1,L]，n_k为图像中灰度值为r_k的像素个数；

(35)根据求得的灰度阈值k，取直方图中灰度阈值k以后的第一区域，计算该第一区域的灰度均值，该第一区域的灰度均值则对应表征光伏太阳能板表面污垢程度。

9.一种采用如权利要求1-4中任意一项所述的方法识别光伏太阳能板表面污垢程度的系统，其中，所述系统包括：

图像采集装置，其采集光伏太阳能板表面的图像；

控制装置，其与所述图像采集装置数据连接，所述控制装置对图像进行识别，以区分出光伏太阳能板本身和表面污垢，以及根据识别结果，获得光伏太阳能板表面污垢程度。

10.如权利要求9所述的识别光伏太阳能板表面污垢程度的系统，其特征在于，所述控制装置为远程服务器，其与所述图像采集装置通过通讯线路远程连接。

11.一种采用如权利要求5-8中任意一项所述的方法判断光伏太阳能板表面是否需要清洗的系统，其中，所述系统包括：

图像采集装置，其采集光伏太阳能板表面的图像：

控制装置，其与所述图像采集装置数据连接，所述控制装置对图像进行识别，以区分出光伏太阳能板本身和表面污垢，以及根据识别结果，获得光伏太阳能板表面污垢程度；所述控制装置判断光伏太阳能板表面污垢程度是否大于预设的清洁阈值，若大于预设的清洁阈值，则发出清洗指令；

清洗装置，其与所述控制装置数据连接，以根据所述清洗指令对光伏太阳能板表面进行清洗。