CN111161220A - 一种利用红外图像拼接对光伏组件缺陷检测和定位的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于红外图像拼接的光伏组件缺陷检测和定位方法。通过多旋翼无人机携带热成像在空中获取光伏组件的红外图像并用机载处理器对红外图像的处理判断是否存在热斑故障;无人机实时在线传送红视频,视频抽帧,图像匹配、对齐,图像融合和边界平滑,图片拼接,形成局部静态图片,最后输出热斑报表信息。通过本发明,可以做到快速、准确的检测出异常太阳能板,基本不需要人工干预,达到全自动化的效果。

Description

一种利用红外图像拼接对光伏组件缺陷检测和定位的方法
技术领域
本发明涉及一种利用红外图像拼接对光伏组件缺陷检测和定位的方法。
背景技术
随着全球能源危机的日益凸显,化石燃料燃烧所导致的环境问题日益严重,世界各国对清洁、可再生能源的开发研究投入越来越大,并且开发环保干净型能源系统也是我国可持续发展战略中重要的一环。随着新型的清洁能源越来越受到重视,光伏发电技术得到了迅猛地发展。然而光伏发电产品在工作过程中,光伏电池组件的热斑故障由于严重影响光伏系统正常发电以及降低光伏电池工作寿命而急切需要被克服。
光伏热斑故障是光伏组件在运行过程中,因部分电池片自身的特性的改变导致与整体的不谐调,从而被当作负载消耗其它太阳电池组件产生的能量并持续发热的现象。通常情况下,热斑故障是由于光伏电池组件被局部遮荫而引起的。对于这类非自身问题引起的热斑故障,一套能够进行实时监测并且切实可行的光伏热斑故障检测、检测方法对延长光伏电池组件的寿命,减少发电成本。
目前,传统检测太阳能电池板阵列的故障的主要方法是:①人工的巡检,用这个方法效率低,人工排除难度大,且部分环境恶劣的地方无法作业。②直接测量每块电池板的电压和电流,然后根据所得电压电流值判断整个太阳能电池板阵列是否正常工作。因为一个电池板阵列中有很多块电池板,所以采用这种方法使得系统变得非常复杂和庞大,使系统的安装维护以及整个太阳能电池板阵列的维护都很不方便。
发明内容
为解决上述问题,本发明的目的是提出一种利用红外图像拼接对光伏组件缺陷检测和定位的方法。其通过只依赖于红外摄像头,降低了系统成本;对于无人机的飞行角度、高度、摄像头的角度没有强制限制,降低了无人机的控制难度;通过一次飞行,拼出所有太阳能板的红外图像,并标记出所有缺陷太阳能板在图像中的位置,大大提高了巡检的效率。
为了实现上述目的,本发明采用如下技术方案:
一种利用红外图像拼接对光伏组件缺陷检测和定位的方法,包括一架无人机带有红外热像仪镜头的图像采集装置,与图像采集装置通信连接的处理中心,所述方法包括如下步骤:
步骤1:无人机红外通过实时拍摄带有温度信息的图像发送给本地处理中心;
步骤2:本地处理中心对照片进行图像预处理;
步骤3:本地处理中心对图像进行匹配、对齐和图像的融合处理;
步骤4:自动拼接步骤3中的红外照片;
步骤5:通过相应的软件自动识别和输出光伏组件缺陷的信息。
进一步的,步骤2中,对图像对比度拉伸、噪声点抑制和对部分畸变进行矫正。
进一步的,步骤3中,进行相识度匹配的计算,其中包括特征提取、特征描述和特征匹配。
进一步的,步骤3中,特征匹配,获取变换矩阵H,其中
Figure BDA0002312732630000021
其中变换矩阵H的自由度为8,即hi(i=0,1,…,7)为自由度参数。设匹配的特征点对分别是p=(x,y)和q=(x′,y′),这投影变换公式为:
Figure BDA0002312732630000031
则:
Figure BDA0002312732630000032
选取5组最佳匹配可计算出变换矩阵H的8个自由度参数,并以此为初始值。再由初始值迭代精炼,得到最终的图像间变换矩阵H。
进一步的,步骤3中,通过算术平均法,对拼接处的图像进行平滑处理。来确定拼接图像重叠区域的灰度值,
Figure BDA0002312732630000033
设L=(x,y)和R=(x,y)分别代表两幅待拼接图像重叠区域的灰度值。
进一步的,步骤4:自动拼接通过获取变换矩阵H来实现图像配准,把图像拷贝到另一幅图像的特定位置,形成一张拼接图。
进一步的,步骤5:通过拼接好的红外照片进行灰度化变化,将灰度化再进行阈值变化,在对阈值进膨胀、腐蚀操作,然后进行轮廓查找,并对热斑在照片中进行标注,然后从无人机飞控上读取当前热斑的GPS坐标,给出缺陷和GPS坐标。
发明的优点是:只需要通过红外摄像头拍照,对于无人机的飞行角度、高度、摄像头的角度没有强制限制,降低了无人机的控制难度;通过一次飞行,拼出所有太阳能板的红外图像,并标记出所有缺陷太阳能板在图像中的位置,大大提高了巡检的效率。
附图说明
图1为本发明实施例的缺陷检测和定位方法流程图。
图2、3为本发明实施例的待拼接图。
图4为本发明实施例的拼接图。
图5为本发明实施例的热斑输出图。
具体实施方式
为了便于本领域技术人员的理解,下面结合实施例与附图对本发明作进一步的说明。
实施例,如图1所示,一种基于红外图像拼接的光伏组件缺陷检测和定位方法,所述方法包括如下步骤:
步骤1:一架无人机带有红外热像仪镜头的图像采集装置,与图像采集装置通信连接的处理中心,首先进行确定无人机的高度、飞行速度以及红外热像仪的角度,然后进行无人机的路径规划,无人机一切准备就绪,进入实际作业区,无人机一键起飞,正常作业。无人机红外通过实时拍摄带有温度信息的图像发送给本地处理中心。
步骤2:本地处理中心对图像对比度拉伸、噪声点抑制和对部分畸变进行矫正。
步骤3:其中图像对比度拉伸将采用直方图均值化的方法,使图像增强。而噪声点抑制将采用均值滤波,即,对将处理的当前像素,选择一个模板,该模板为其邻近的若干像素组成,用模板中像素的均值来替代原像素的值。
进行相识度匹配的计算,其中包括特征提取、特征描述和特征匹配。
特征匹配,获取变换矩阵H,其中
Figure BDA0002312732630000041
其中变换矩阵H的自由度为8,即hi(i=0,1,…,7)为自由度参数。设匹配的特征点对分别是p=(x,y)和q=(x′,y′),这投影变换公式为:
Figure BDA0002312732630000051
则:
Figure BDA0002312732630000052
选取5组最佳匹配可计算出变换矩阵H的8个自由度参数,并以此为初始值。再由初始值迭代精炼,得到最终的图像间变换矩阵H。
其中:
Figure BDA0002312732630000053
Figure BDA0002312732630000054
Figure BDA0002312732630000055
Figure BDA0002312732630000056
Figure BDA0002312732630000057
Figure BDA0002312732630000058
通过算术平均法,对拼接处的图像进行平滑处理。来确定拼接图像重叠区域的灰度值,
Figure BDA0002312732630000059
设L=(x,y)和R=(x,y)分别代表两幅待拼接图像重叠区域的灰度值。
其中已知:L=(x,y)=155;R=(x,y)=185;
Figure BDA00023127326300000510
步骤4:自动拼接步骤3中的红外照片;
步骤5:通过拼接好的红外照片进行灰度化变化,将灰度化再进行阈值变化,在对阈值进膨胀、腐蚀操作,然后进行轮廓查找,并对热斑在照片中进行标注,然后从无人机飞控上读取当前热斑的GPS坐标,给给出缺陷和GPS坐标。
以上实施例公开的方法光伏发电场提供了一种基于红外图像拼接光伏组件缺陷检测和定位方法,实现智能、高效地对光伏面板进行故障检测定位,以达到光伏电站运维目的。
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解,本领域的普通技术无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此,凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案,皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。

Claims (7)

1.一种利用红外图像拼接对光伏组件缺陷检测和定位的方法,其特征在于:包括一架无人机带有红外热像仪镜头的图像采集装置,与图像采集装置通信连接的处理中心,所述方法包括如下步骤:
步骤1:无人机红外通过实时拍摄带有温度信息的图像发送给本地处理中心;
步骤2:本地处理中心对照片进行图像预处理;
步骤3:本地处理中心对图像进行匹配、对齐和图像的融合处理;
步骤4:自动拼接步骤3中的红外照片;
步骤5:通过自动识别和输出光伏组件缺陷的信息。
2.如权利要求1所述的利用红外图像拼接对光伏组件缺陷检测和定位的方法,其特征是,步骤2中,对图像对比度拉伸、噪声点抑制和对部分畸变进行矫正。
3.如权利要求1所述的基于红外图像拼接的光伏组件缺陷检测和定位方法,其特征是,步骤3中,进行相识度匹配的计算,其中包括特征提取、特征描述和特征匹配。
4.如权利要求3所述的利用红外图像拼接对光伏组件缺陷检测和定位的方法,其特征是,步骤3中,特征匹配,获取变换矩阵H,其中
Figure FDA0002312732620000011
其中变换矩阵H的自由度为8,即hi(i=0,1,…,7)为自由度参数。设匹配的特征点对分别是p=(x,y)和q=(x′,y′),这投影变换公式为:
Figure FDA0002312732620000012
则:
Figure FDA0002312732620000013
选取5组最佳匹配可计算出变换矩阵H的8个自由度参数,并以此为初始值;再由初始值迭代精炼,得到最终的图像间变换矩阵H。
5.如权利要求4所述的利用红外图像拼接对光伏组件缺陷检测和定位的方法,其特征是,步骤3中,通过算术平均法,对拼接处的图像进行平滑处理。来确定拼接图像重叠区域的灰度值,
Figure FDA0002312732620000021
设L=(x,y)和R=(x,y)分别代表两幅待拼接图像重叠区域的灰度值。
6.如权利要求1所述的基于红外图像拼接的光伏组件缺陷检测和定位方法,其特征是,步骤4:自动拼接通过获取变换矩阵H来实现图像配准,把图像拷贝到另一幅图像的特定位置,形成一张拼接图。
7.如权利要求1所述的基于红外图像拼接的光伏组件缺陷检测和定位方法,其特征是,步骤5中的自动识别是通过拼接好的红外照片进行灰度化变化,将灰度化再进行阈值变化,在对阈值进膨胀、腐蚀操作,然后进行轮廓查找,并对热斑在照片中进行标注,然后从无人机飞控上读取当前热斑的GPS坐标,给出缺陷和GPS坐标。
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