CN111539950A - 一种基于机器视觉的太阳能板缺陷检测系统 - Google Patents

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Abstract

一种基于机器视觉的太阳能板缺陷检测系统。步骤1，收集太阳能板常见故障和正常太阳能板的照片，并对收集到的照片进行样本扩展处理；步骤2，将步骤1中的样本输入到上位机的CNN模型中进行训练，直到CNN中的交叉熵损失函数收敛或达到既定的迭代次数，此时CNN模型训练完成；步骤3，无人机采集光伏发电站中太阳能板的信息和实物照片，并通过WIFI上传至上位机；步骤4，上位机利用训练好的CNN模型对步骤3中的照片进行识别，如果识别结果为故障，则发送至MYSQL数据库，反之，不作处理；步骤5，操作人员通过移动终端获取MYSQL数据库中的故障数据，并执行相应的故障维修，维修结束时需清除数据库中的故障数据。本发明提高了发电效率和降低了因故障而引发的损失。

Description

一种基于机器视觉的太阳能板缺陷检测系统
技术领域
本发明涉及光伏产业智能维护领域，特别是涉及一种基于机器视觉的太阳能板缺陷检测系统。
背景技术
近年来，我国的科技、工业水平都得到的大力的提升与发展，智能制造、工业4.0等目标不断的被提及，快速的发展导致各行各业的用电量都近乎于指数增长，传统的发电方式已经满足不了需求，同时考虑到地球可再生资源日益减少，所以国家在大力发展光伏产业。国家能源局发展规划司于2019年表示目前正在研究“十四五”能源发展规划，同时将继续壮大清洁能源发展。其中的太阳能发电没有任何排放和噪声，应用技术成熟，安全可靠，同时我国76％的国土光照充沛，光能资源分布较为均匀，这也为大力发展光伏产业提供了有力的保障，近年来，我国的光伏产业有了很大的发展，实现了很高的经济效益。
光伏发电站中最核心的是太阳能板，但是太阳能板易发生以下故障：1.热斑问题，在板面出现烧坏热斑，其可以造成太阳能组件整块损坏，同时大大降低太阳能电站的发电效率，并且减少电站10％的使用寿命；2.隐裂问题，在电池片中出现细小的裂纹，一般由外力造成，达到碎片时肉眼可见，对电站的输出功率有着较大的影响；3.蜗牛纹问题，太阳能板面出现黑色或白色线状图案，看起来像蜗牛爬过的痕迹，故称之。对于偌大的光伏发电站中太阳能板的维护，利用人工的话效率低下，需开发出一套智能维护系统，利用机器实现太阳能板状态的监测，一旦出现故障及时警告，提高发电效率，同时保护设备。
国内涉及太阳能板检修维护的专利有“集群太阳能板的缺陷检测与定位方法”(201810219181.5)，通过对采集到的图像进行直方图统计，而后确定表面温度异常的阈值，最后对温度异常的太阳能板进行定位，但该专利只考虑到温度异常这种情况，对其它太阳能板故障不适应。国家发明专利“一种太阳能光伏板光斑识别方法”(201711403165.3)，该方法通过提取图片的灰度值，温度差和像素数这三个特征量，而后结合随机森林确定相应类别的阈值，从而实现太阳能板光斑的识别，同样的，该专利仅支持光斑故障的识别，在实际应用中可能存在一定的局限性。由此可见，设计一个多故障识别的智能系统亟待解决。
发明内容
为解决上述问题，本发明在CNN，MYSQL数据库的基础上，提出了一种基于机器视觉的太阳能板缺陷检测系统，为解决实际中太阳能板故障照片样本较少的问题，通过改变照片颜色、以不同的角度对照片进行旋转和图片加噪处理来扩充CNN训练样本的容量，从而提高模型的泛化性。而后利用训练好的模型实现太阳能板状态的在线识别，最终将故障的太阳能板信息传到移动终端上，方便快捷的完成对故障太阳能板的更换维修。为达此目的，本发明提供一种基于机器视觉的太阳能板缺陷检测系统，具体步骤如下，其特征在于：
步骤1，收集太阳能板常见故障包括热斑、隐裂、蜗牛纹和正常太阳能板的照片，并对收集到的照片进行样本扩展处理，增大模型训练样本量；
步骤2，将步骤1中的样本输入到上位机的CNN模型中进行训练，直到CNN中的交叉熵损失函数收敛或达到既定的迭代次数，此时CNN模型训练完成；
步骤3，无人机采集光伏发电站中太阳能板的信息和实物照片，并通过WIFI上传至上位机；
步骤4，上位机利用训练好的CNN模型对步骤3中的照片进行识别，如果识别结果为故障，则发送至MYSQL数据库，反之，不作处理；
步骤5，操作人员通过移动终端获取MYSQL数据库中的故障数据，并执行相应的故障维修，维修结束时需清除数据库中的故障数据。
进一步，步骤1中对收集到的照片进行样本扩展处理的具体步骤为：
步骤1.1，小幅度修改照片的颜色，以矫正不同时段所采集照片的色差；
步骤1.2，对采集的照片进行旋转操作，本发明中的旋转角度分别为90°，180°和270°；
步骤1.3，对所采集的照片进行加噪，其中的加噪原理如下：
对一个规格为m×n的照片，其像素矩阵s可表示为：
Figure BDA0002490546830000021
对像素矩阵中的相应像素点s添加噪声n：
g(x,y)＝s(x,y)+n(x,y)
本发明中信噪比选择范围为20-50dB，其中信噪比的定义如下：
Figure BDA0002490546830000022
式中，Ps表示信号的功率，Pn表示噪声的功率。
进一步，步骤2中CNN模型训练的具体步骤为：
步骤2.1，将采集的照片输入到第一卷积层，得到滤波后的图像；
步骤2.2，采用Max pooling池化处理步骤3.1的图像，实现图像的降维；
步骤2.3，对步骤3.2得到的图像进行dropout处理，防止网络模型的过拟合；
步骤2.4，重复步骤3.1-3.3两次，以得到最终的特征提取图片；
步骤2.5，将步骤3.4中的图片通过两层全连接层降维后再连接Softmax分类层；
步骤2.6，重复以上步骤，直至损失函数收敛或者迭代达到既定次数，其中的损失函数采用交叉熵，表达式如下：
Figure BDA0002490546830000031
式中，t为样本数，y(i)为实际样本标签，
Figure BDA0002490546830000032
为Softmax层判别的标签。
进一步，步骤4中上位机向MYSQL数据库发送的数据应包括：
太阳能板本身的编号信息，以及所采集的实物照片和最终的判别结果。一方面用于指导技术工人对太阳能板的更换维修，另一方面用于评价上位机程序CNN模型的识别性能，也升级优化模型提供数据支撑。
本发明一种基于机器视觉的太阳能板缺陷检测系统，有益效果：本发明的技术效果在于：
1.本发明通过修改图片颜色、旋转图片方位和图片加噪处理来扩充CNN模型的训练样本量，提高模型在不同情况下的泛化性；
2.本发明充分考虑了太阳能板多故障情况，同时本系统适用但不限于对太阳能板热斑、隐裂和蜗牛纹这三类故障的识别，支持对故障类别个数的修改，具有很好的适应性；
3.本发明借助移动终端将故障信息传递给维修工人，简单快捷，同时提高了光伏电站发电效率和降低了因故障而引发的损失。
附图说明
图1为本发明的流程图；
图2为本发明采用的CNN模型网络结构图；
图3为整个系统不同模块间的信息交互规则图。
具体实施方式
下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步详细描述：
本发明提出了一种基于机器视觉的太阳能板缺陷检测系统，旨在实现光伏发电站太阳能板智能监测，保障设备运行安全，提高发电效率同时降低因故障而引发的损失。
图1为本发明的流程图。下面结合流程图对本发明的步骤作详细介绍。
步骤1，收集太阳能板常见故障(热斑、隐裂、蜗牛纹)和正常太阳能板的照片，并对收集到的照片进行样本扩展处理，增大模型训练样本量；
步骤1中对收集到的照片进行样本扩展处理的具体步骤为：
步骤1.1，小幅度修改照片的颜色，以矫正不同时段所采集照片的色差；
步骤1.2，对采集的照片进行旋转操作，本发明中的旋转角度分别为90°，180°和270°；
步骤1.3，对所采集的照片进行加噪，其中的加噪原理如下：
对一个规格为m×n的照片，其像素矩阵s可表示为：
Figure BDA0002490546830000041
对像素矩阵中的相应像素点s添加噪声n：
g(x,y)＝s(x,y)+n(x,y)
本发明中信噪比选择范围为20-50dB，其中信噪比的定义如下：
Figure BDA0002490546830000042
式中，Ps表示信号的功率，Pn表示噪声的功率。
步骤2，将步骤1中的样本输入到上位机的CNN模型中进行训练，直到CNN中的交叉熵损失函数收敛或达到既定的迭代次数，此时CNN模型训练完成；
步骤2中CNN模型训练的具体步骤为：
步骤2.1，将采集的照片输入到第一卷积层，得到滤波后的图像；
步骤2.2，采用Max pooling池化处理步骤3.1的图像，实现图像的降维；
步骤2.3，对步骤3.2得到的图像进行dropout处理，防止网络模型的过拟合；
步骤2.4，重复步骤3.1-3.3两次，以得到最终的特征提取图片；
步骤2.5，将步骤3.4中的图片通过两层全连接层降维后再连接Softmax分类层；
步骤2.6，重复以上步骤，直至损失函数收敛或者迭代达到既定次数，其中的损失函数采用交叉熵，表达式如下：
Figure BDA0002490546830000043
式中，t为样本数，y(i)为实际样本标签，
Figure BDA0002490546830000044
为Softmax层判别的标签。
步骤3，无人机采集光伏发电站中太阳能板的信息和实物照片，并通过WIFI上传至上位机；
步骤4，上位机利用训练好的CNN模型对步骤3中的照片进行识别，如果识别结果为故障，则发送至MYSQL数据库，反之，不作处理；
步骤4中上位机向MYSQL数据库发送的数据应包括：
太阳能板本身的编号信息，以及所采集的实物照片和最终的判别结果。一方面用于指导技术工人对太阳能板的更换维修，另一方面用于评价上位机程序CNN模型的识别性能，也升级优化模型提供数据支撑。
步骤5，操作人员通过移动终端获取MYSQL数据库中的故障数据，并执行相应的故障维修，维修结束时需清除数据库中的故障数据。
图2为本发明采用的CNN模型结构图。该结构图中可简化为三大层：输入层、特征提取层和分类识别层，其中特征提取层由卷积层、池化层和dropout层依次连接而成，分类识别层中包含两个全连接层，实现对特征提取层中图片进行降维处理，而后通过Softmax层实现对图片的识别分类。通过dropout层的加入，避免了模型在训练过程中发生过拟合，进而提高模型的泛化性。
图3为整个系统不同模块间的信息交互示意图。可以看出，整个太阳能板缺陷检测系统以巡查无人机作为图像采集模块，以WIFI作为信息传播的载体，利用上位机中预先训练好的CNN模型对采集到的太阳能板图片进行识别分类，并将识别结果发送至MYSQL数据库，而后操作人员通过移动终端获取太阳能板的故障信息，最终实现故障太阳能板的维护与检修。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非是对本发明作任何其他形式的限制，而依据本发明的技术实质所作的任何修改或等同变化，仍属于本发明所要求保护的范围。

Claims (4)

1.一种基于机器视觉的太阳能板缺陷检测系统，具体步骤如下，其特征在于：
步骤1，收集太阳能板常见故障包括热斑、隐裂、蜗牛纹和正常太阳能板的照片，并对收集到的照片进行样本扩展处理，增大模型训练样本量；
步骤2，将步骤1中的样本输入到上位机的CNN模型中进行训练，直到CNN中的交叉熵损失函数收敛或达到既定的迭代次数，此时CNN模型训练完成；
步骤3，无人机采集光伏发电站中太阳能板的信息和实物照片，并通过WIFI上传至上位机；
步骤4，上位机利用训练好的CNN模型对步骤3中的照片进行识别，如果识别结果为故障，则发送至MYSQL数据库，反之，不作处理；
步骤5，操作人员通过移动终端获取MYSQL数据库中的故障数据，并执行相应的故障维修，维修结束时需清除数据库中的故障数据。
2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的太阳能板缺陷检测系统，其特征在于：步骤1中对收集到的照片进行样本扩展处理的具体步骤为：
步骤1.1，小幅度修改照片的颜色，以矫正不同时段所采集照片的色差；
步骤1.2，对采集的照片进行旋转操作，本发明中的旋转角度分别为90°，180°和270°；
步骤1.3，对所采集的照片进行加噪，其中的加噪原理如下：
对一个规格为m×n的照片，其像素矩阵s可表示为：
Figure FDA0002490546820000011
对像素矩阵中的相应像素点s添加噪声n：
g(x,y)＝s(x,y)+n(x,y)
本发明中信噪比选择范围为20-50dB，其中信噪比的定义如下：
Figure FDA0002490546820000012
式中，Ps表示信号的功率，Pn表示噪声的功率。
3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的太阳能板缺陷检测系统，其特征在于：步骤2中CNN模型训练的具体步骤为：
步骤2.1，将采集的照片输入到第一卷积层，得到滤波后的图像；
步骤2.2，采用Max pooling池化处理步骤3.1的图像，实现图像的降维；
步骤2.3，对步骤3.2得到的图像进行dropout处理，防止网络模型的过拟合；
步骤2.4，重复步骤3.1-3.3两次，以得到最终的特征提取图片；
步骤2.5，将步骤3.4中的图片通过两层全连接层降维后再连接Softmax分类层；
步骤2.6，重复以上步骤，直至损失函数收敛或者迭代达到既定次数，其中的损失函数采用交叉熵，表达式如下：
Figure FDA0002490546820000021
式中，t为样本数，y(i)为实际样本标签，
Figure FDA0002490546820000022
为Softmax层判别的标签。
4.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的太阳能板缺陷检测系统，其特征在于：步骤4中上位机向MYSQL数据库发送的数据应包括：
太阳能板本身的编号信息，以及所采集的实物照片和最终的判别结果。一方面用于指导技术工人对太阳能板的更换维修，另一方面用于评价上位机程序CNN模型的识别性能，也升级优化模型提供数据支撑。
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姜瑾等: "基于卷积神经网络的室外运行太阳能电池板裂纹检测", 《扬州大学学报(自然科学版)》 *

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