CN111740699A - 一种光伏板故障检测识别方法、装置和无人机 - Google Patents

一种光伏板故障检测识别方法、装置和无人机 Download PDF

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解连港
秦尉博
赵宁
田琳琳
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Abstract

本发明公开了一种光伏板故障检测识别方法，包括：对光伏板红外视频预处理后逐帧提取得到透视变换后的光伏板图像数据；确定光伏阵列区域；提取得到光伏板阵列图像；针对提取得到的光伏板阵列图像，采用阈值法逐行去除无效行后，提取得到小光伏板区域图像；计算各个小光伏板区域图像像素均值与方差，采用阈值法进行故障检测与故障类别判断；通过计算故障光伏板特征函数值进行故障编号，并且结合无人机航线数据和光伏板编号顺序计算得到故障位置信息，所述故障位置信息包括故障所在光伏板编号与位置。本发明能够自动进行光伏板故障检测，输出故障图像、故障类别和故障位置，便于光伏发电站的工作人员及时确定故障信息，进行光伏板维修。

Description

一种光伏板故障检测识别方法、装置和无人机
技术领域
本发明涉及数字图像处理技术领域，具体而言涉及一种光伏板故障检测识别方法、装置 和无人机。
背景技术
光伏是太阳能光伏发电系统的简称，光伏板是一种利用半导体材料的光伏效应，将太阳 光辐射能直接转换为电能的一种新型发电装置。由于光伏发电行业的特殊性，光伏电站往往 地点偏远，设备众多，且分布区域广阔，较大的建设规模和偏僻的选址决定了光伏厂运维巡 检工作的高复杂度与难度。目前关于光伏板故障检测的的方法包括人工巡检法，激光检测法， 自动巡检法等，在这些方法中，人工巡检法效率低，当应用于实际生产生活中大面积光伏电 站，人工巡检耗时耗力；激光检测法是一种非接触式方法，虽然该方法具有较高的空间分辨 率，然而因为成本高的缺点，该方法并未得到很好的普及。
专利文献CN110768628A公开了一种光伏阵列故障检测方法，该方法通过电压传感器进 行数据采集，依赖的电子元器件较多，便携性较差。专利文献CN109525194B公开了一种光 伏板故障光板检测识别方法和系统，该方法基于计算机视觉技术实现无接触检测，然而该方 法仅基于图像三通道像素差值进行故障诊断，鲁棒性较差，且无法对故障编号，确定故障位 置信息，不利于工人后续排除故障。
因此，目前亟需提出一种新的光伏板故障检测方法，能够快速检测光伏板故障，并且自 动定位故障位置信息。
发明内容
本发明目的在于提供一种光伏板故障检测识别方法、装置和无人机，能够自动进行光伏 板故障检测，输出故障图像、故障类别和故障位置，便于光伏发电站的工作人员及时确定故 障信息，进行光伏板维修。
为达成上述目的，结合图1，本发明提出一种光伏板故障检测识别方法，所述识别方法 包括以下步骤：
S1，获取无人机拍摄的光伏板红外视频，对光伏板红外视频预处理后逐帧提取得到透视 变换后的光伏板图像数据；
S2，对每帧光伏板图像数据进行模板匹配操作，确定光伏阵列区域；
S3，对光伏阵列区域的图像数据进行形态学操作，提取得到光伏板阵列图像；
S4，针对提取得到的光伏板阵列图像，采用阈值法逐行去除无效行后，再采用矩形轮廓 检测方法提取得到小光伏板区域图像；
S5，计算各个小光伏板区域图像像素均值与方差，采用阈值法进行故障检测与故障类别 判断；
S6，通过计算故障光伏板特征函数值进行故障编号，并且结合无人机航线数据和光伏板 编号顺序计算得到故障位置信息，所述故障位置信息包括故障所在光伏板编号与位置。
作为其中的一种优选例，步骤S1中，所述对光伏板红外视频预处理的过程包括以下步骤：
采用光流法自动去除光伏板红外视频中的无效视频片段，所述无效视频片段为无人机垂 直光伏阵列摆放方向飞行时拍摄到的视频数据；
针对有效视频片段，逐帧提取光伏板图像数据，对提取到的光伏板图像数据进行透视变 换处理。
作为其中的一种优选例，所述对提取到的光伏板图像数据进行透视变换处理的过程包括 以下步骤：
采用透视变换矩阵将视频中倾斜的光伏板阵列调整为与视频边界平行：
Figure BDA0002514872190000021
式中，(X0,Y0),(X1,Y1),(X2,Y2),(X3,Y3)为透视前小光伏区域四点坐标，
Figure RE-GDA0002594351450000022
为透视后四点坐标。
作为其中的一种优选例，步骤S2中，所述模板匹配操作中采用的模板为一块透视变换后 的小光伏板区域；
所述模板匹配操作是指，采用模板确定当前光伏板图像中的光伏阵列区域，将其他区域 定义成无效区域并更改成黑色。
作为其中的一种优选例，步骤S3中，所述对光伏阵列区域的图像数据进行形态学操作包 括以下步骤：
对光伏阵列区域的图像数据进行二值化处理，将底部区域设置为禁选区；
针对非禁选区进行闭运算，先膨胀后腐蚀，以提升光伏板阵列边界可区分性，提取得到 光伏板阵列信息。
作为其中的一种优选例，步骤S4中，所述针对提取得到的光伏板阵列图像，采用阈值法 逐行去除无效行后，再采用矩形轮廓检测方法提取得到小光伏板区域图像的过程包括以下步 骤：
计算光伏板阵列图像中各行的像素和，将像素和低于预设像素和阈值的行选为无效信息 行并更改为黑色。
作为其中的一种优选例，步骤S6中，所述结合无人机航线数据和光伏板编号顺序计算得 到故障位置信息，所述故障位置信息包括故障所在光伏板编号与位置的过程包括以下步骤：
响应于识别到新出现的光伏板阵列，自动对该光伏阵列进行编号，结合无人机航线数据 与光伏板编号顺序，确定该光伏阵列编号与GPS定位信息，整合成光伏板定位数据；
响应于识别出故障光伏区域，结合对应的光伏板定位数据，确定故障光伏区域所在光伏 板编号和故障光伏区域GPS位置信息。
本发明还提及一种光伏板故障检测识别装置，所述检测识别装置包括预处理模块、预处 理模块、形态学操作模块、轮廓检测模块、轮廓检测模块和故障定位模块；
所述预处理模块用于获取无人机拍摄的光伏板红外视频，对光伏板红外视频预处理后逐 帧提取得到透视变换后的光伏板图像数据；
所述模板匹配模块用于对每帧光伏板图像数据进行模板匹配操作，确定光伏阵列区域；
所述形态学操作模块用于对光伏阵列区域的图像数据进行形态学操作，提取得到光伏板 阵列图像；
所述轮廓检测模块用于针对提取得到的光伏板阵列图像，采用阈值法逐行去除无效行后， 再采用矩形轮廓检测方法提取得到小光伏板区域图像；
所述故障检测模块用于计算各个小光伏板区域图像像素均值与方差，采用阈值法进行故 障检测与故障类别判断；
所述故障定位模块用于通过计算故障光伏板特征函数值进行故障编号，并且结合无人机 航线数据和光伏板编号顺序计算得到故障位置信息，所述故障位置信息包括故障所在光伏板 编号与位置。
本发明还提及一种无人机，所述无人机包括无人机本体，和搭载在无人机本体上的红外 摄像装置、GPS定位装置、处理器和存储器；
所述红外摄像装置用于根据外部控制指令以拍摄光伏板红外视频；
所述GPS定位装置用于根据外部控制指令以确定当前无人机所在位置；
所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器和存储器电性连接，用于执行存储器中存 储的计算机程序以实现如前所述的光伏板故障检测识别方法。
以上本发明的技术方案，与现有相比，其显著的有益效果在于：
(1)使用时输入无人机航线数据、光伏板编号顺序与录制的红外视频，即能够自动进行 光伏板故障检测，直接输出故障图像、故障类别和故障位置，便于光伏发电站的工作人员及 时确定故障信息，进行光伏板维修。
(2)本发明所提及的光伏板故障检测识别方法耗时短，对硬件要求低，处理精度高，不 需要投入大量人力，可同时监管多个光伏电站的工作情况，降低维护成本。
应当理解，前述构思以及在下面更加详细地描述的额外构思的所有组合只要在这样的构 思不相互矛盾的情况下都可以被视为本公开的发明主题的一部分。另外，所要求保护的主题 的所有组合都被视为本公开的发明主题的一部分。
结合附图从下面的描述中可以更加全面地理解本发明教导的前述和其他方面、实施例和 特征。本发明的其他附加方面例如示例性实施方式的特征和/或有益效果将在下面的描述中显 见，或通过根据本发明教导的具体实施方式的实践中得知。
附图说明
附图不意在按比例绘制。在附图中，在各个图中示出的每个相同或近似相同的组成部分 可以用相同的标号表示。为了清晰起见，在每个图中，并非每个组成部分均被标记。现在， 将通过例子并参考附图来描述本发明的各个方面的实施例，其中：
图1是本发明的光伏板故障检测识别方法的流程图。
图2是本发明的图像处理过程示意图。
图3是本发明实施例的识别结果示意图。
图4是本发明的输出故障编号结果示意图。
具体实施方式
为了更了解本发明的技术内容，特举具体实施例并配合所附图式说明如下。
具体实施例一
结合图1，本发明提出一种光伏板故障检测识别方法，所述识别方法包括以下步骤：
S1，获取无人机拍摄的光伏板红外视频，对光伏板红外视频预处理后逐帧提取得到透视 变换后的光伏板图像数据。
S2，对每帧光伏板图像数据进行模板匹配操作，确定光伏阵列区域。
S3，对光伏阵列区域的图像数据进行形态学操作，提取得到光伏板阵列图像。
S4，针对提取得到的光伏板阵列图像，采用阈值法逐行去除无效行后，再采用矩形轮廓 检测方法提取得到小光伏板区域图像。
S5，计算各个小光伏板区域图像像素均值与方差，采用阈值法进行故障检测与故障类别 判断。
S6，通过计算故障光伏板特征函数值进行故障编号，并且结合无人机航线数据和光伏板 编号顺序计算得到故障位置信息，所述故障位置信息包括故障所在光伏板编号与位置。
本发明针对无人机采集的光伏板红外视频信息，基于计算机视觉，自动识别视频中光伏 板的故障区域，同时结合航线信息与光伏阵列编号规则，输出故障位置信息和所在光伏板编 号。
一、预处理步骤
获取无人机拍摄的光伏板红外视频，自动去除无效视频片段。针对有效视频片段，逐帧 提取图像数据进行处理，并对图像进行透视变换。
优选的，所述无效视频片段为无人机垂直光伏阵列摆放方向飞行时拍摄数据，采用的去 除方法为光流法。
在一些例子中，所述透视变换用于将视频中倾斜的光伏板阵列调整为与视频边界平行， 透视前光伏区域四点坐标为(X0,Y0),(X1,Y1),(X2,Y2),(X3,Y3)，透视后四点坐标为
Figure BDA0002514872190000051
则透视变换矩阵为：
Figure BDA0002514872190000052
二、模板匹配步骤
对图像数据进行模板匹配操作，确定光伏阵列区域，排除其他无效区域信息干扰。优选 的，所选择模板为一块透视变换后的小光伏板区域，无效区域更改为黑色。
三、形态学操作步骤
将经上述处理后图像数据进行二值化，同时将底部区域设置为禁选区排除干扰，进行闭 运算，先膨胀后腐蚀，提升光伏阵列边界可区分性，剔除干扰区域。
四、轮廓检测步骤
将经上述处理后的图像数据以行为单位经阈值法去除无效行。处理后图像进行矩形轮廓 检测，提取小光伏板区域。此处的阈值法是指，计算图像数据各行的像素和，将像素和低于 预设像素和阈值的行选为无效信息行，并且将无效区域更改为黑色。
图2是本发明的图像处理过程示意图。
五、故障检测步骤
根据上述处理后图像数据计算各个小光伏板区域像素均值与方差，采用阈值方法进行故 障检测与故障类别判决。
图3是本发明实施例的识别结果示意图。
六、故障定位步骤
通过计算故障光伏板特征函数值(LBP函数)进行故障编号，结合航线信息与光伏阵列 编号顺序输出故障位置信息，故障所在光伏板编号与位置。
所述故障定位过程包括以下两个步骤：
(1)光伏板定位步骤：识别出光伏阵列后，结合航线信息与光伏阵列编号顺序，确定光 伏阵列编号与GPS定位信息。
(2)故障编号步骤：识别出故障小光伏板区域后，结合光伏板定位数据，确定故障光伏 区域所在光伏板编号，得到故障光伏区域GPS位置信息。
图4是本发明的输出故障编号结果示意图。
具体实施例二
本发明还提及一种光伏板故障检测识别装置，所述检测识别装置包括预处理模块、预处 理模块、形态学操作模块、轮廓检测模块、轮廓检测模块和故障定位模块。
所述预处理模块用于获取无人机拍摄的光伏板红外视频，对光伏板红外视频预处理后逐 帧提取得到透视变换后的光伏板图像数据。
所述模板匹配模块用于对每帧光伏板图像数据进行模板匹配操作，确定光伏阵列区域。
所述形态学操作模块用于对光伏阵列区域的图像数据进行形态学操作，提取得到光伏板 阵列图像。
所述轮廓检测模块用于针对提取得到的光伏板阵列图像，采用阈值法逐行去除无效行后， 再采用矩形轮廓检测方法提取得到小光伏板区域图像。
所述故障检测模块用于计算各个小光伏板区域图像像素均值与方差，采用阈值法进行故 障检测与故障类别判断。
所述故障定位模块用于通过计算故障光伏板特征函数值进行故障编号，并且结合无人机 航线数据和光伏板编号顺序计算得到故障位置信息，所述故障位置信息包括故障所在光伏板 编号与位置。
具体实施例三
本发明还提及一种无人机，所述无人机包括无人机本体，和搭载在无人机本体上的红外 摄像装置、GPS定位装置、处理器和存储器。
所述红外摄像装置用于根据外部控制指令以拍摄光伏板红外视频。
所述GPS定位装置用于根据外部控制指令以确定当前无人机所在位置。
所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器和存储器电性连接，用于执行存储器中存 储的计算机程序以实现如前所述的光伏板故障检测识别方法。
在本公开中参照附图来描述本发明的各方面，附图中示出了许多说明的实施例。本公开 的实施例不必定义在包括本发明的所有方面。应当理解，上面介绍的多种构思和实施例，以 及下面更加详细地描述的那些构思和实施方式可以以很多方式中任意一种来实施，这是因为 本发明所公开的构思和实施例并不限于任何实施方式。另外，本发明公开的一些方面可以单 独使用，或者与本发明公开的其他方面的任何适当组合来使用。
虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然其并非用以限定本发明。本发明所属技术领域 中具有通常知识者，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作各种的更动与润饰。因此，本 发明的保护范围当视权利要求书所界定者为准。

Claims (9)

1.一种光伏板故障检测识别方法，其特征在于，所述识别方法包括以下步骤：
S1，获取无人机拍摄的光伏板红外视频，对光伏板红外视频预处理后逐帧提取得到透视变换后的光伏板图像数据；
S2，对每帧光伏板图像数据进行模板匹配操作，确定光伏阵列区域；
S3，对光伏阵列区域的图像数据进行形态学操作，提取得到光伏板阵列图像；
S4，针对提取得到的光伏板阵列图像，采用阈值法逐行去除无效行后，再采用矩形轮廓检测方法提取得到小光伏板区域图像；
S5，计算各个小光伏板区域图像像素均值与方差，采用阈值法进行故障检测与故障类别判断；
S6，通过计算故障光伏板特征函数值进行故障编号，并且结合无人机航线数据和光伏板编号顺序计算得到故障位置信息，所述故障位置信息包括故障所在光伏板编号与位置。
2.根据权利要求1所述的光伏板故障检测识别方法，其特征在于，步骤S1中，所述对光伏板红外视频预处理的过程包括以下步骤：
采用光流法自动去除光伏板红外视频中的无效视频片段，所述无效视频片段为无人机垂直光伏阵列摆放方向飞行时拍摄到的视频数据；
针对有效视频片段，逐帧提取光伏板图像数据，对提取到的光伏板图像数据进行透视变换处理。
3.根据权利要求2所述的光伏板故障检测识别方法，其特征在于，所述对提取到的光伏板图像数据进行透视变换处理的过程包括以下步骤：
采用透视变换矩阵将视频中倾斜的光伏板阵列调整为与视频边界平行：
Figure FDA0002514872180000011
式中，(X0,Y0),X(1Y1,)X,2(Y2,X为透视前小光伏区域四点坐标，
Figure FDA0002514872180000012
为透视后四点坐标。
4.根据权利要求1所述的光伏板故障检测识别方法，其特征在于，步骤S2中，所述模板匹配操作中采用的模板为一块透视变换后的小光伏板区域；
所述模板匹配操作是指，采用模板确定当前光伏板图像中的光伏阵列区域，将其他区域定义成无效区域并更改成黑色。
5.根据权利要求1所述的光伏板故障检测识别方法，其特征在于，步骤S3中，所述对光伏阵列区域的图像数据进行形态学操作包括以下步骤：
对光伏阵列区域的图像数据进行二值化处理，将底部区域设置为禁选区；
针对非禁选区进行闭运算，先膨胀后腐蚀，以提升光伏板阵列边界可区分性，提取得到光伏板阵列信息。
6.根据权利要求1所述的光伏板故障检测识别方法，其特征在于，步骤S4中，所述针对提取得到的光伏板阵列图像，采用阈值法逐行去除无效行后，再采用矩形轮廓检测方法提取得到小光伏板区域图像的过程包括以下步骤：
计算光伏板阵列图像中各行的像素和，将像素和低于预设像素和阈值的行选为无效信息行并更改为黑色。
7.根据权利要求1所述的光伏板故障检测识别方法，其特征在于，步骤S6中，所述结合无人机航线数据和光伏板编号顺序计算得到故障位置信息，所述故障位置信息包括故障所在光伏板编号与位置的过程包括以下步骤：
响应于识别到新出现的光伏板阵列，自动对该光伏阵列进行编号，结合无人机航线数据与光伏板编号顺序，确定该光伏阵列编号与GPS定位信息，整合成光伏板定位数据；
响应于识别出故障光伏区域，结合对应的光伏板定位数据，确定故障光伏区域所在光伏板编号和故障光伏区域GPS位置信息。
8.一种光伏板故障检测识别装置，其特征在于，所述检测识别装置包括：
预处理模块，用于获取无人机拍摄的光伏板红外视频，对光伏板红外视频预处理后逐帧提取得到透视变换后的光伏板图像数据；
模板匹配模块，用于对每帧光伏板图像数据进行模板匹配操作，确定光伏阵列区域；
形态学操作模块，用于对光伏阵列区域的图像数据进行形态学操作，提取得到光伏板阵列图像；
轮廓检测模块，用于针对提取得到的光伏板阵列图像，采用阈值法逐行去除无效行后，再采用矩形轮廓检测方法提取得到小光伏板区域图像；
故障检测模块，用于计算各个小光伏板区域图像像素均值与方差，采用阈值法进行故障检测与故障类别判断；
故障定位模块，用于通过计算故障光伏板特征函数值进行故障编号，并且结合无人机航线数据和光伏板编号顺序计算得到故障位置信息，所述故障位置信息包括故障所在光伏板编号与位置。
9.一种无人机，其特征在于，所述无人机包括无人机本体，和搭载在无人机本体上的红外摄像装置、GPS定位装置、处理器和存储器；
所述红外摄像装置用于根据外部控制指令以拍摄光伏板红外视频；
所述GPS定位装置用于根据外部控制指令以确定当前无人机所在位置；
所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器和存储器电性连接，用于执行存储器中存储的计算机程序以实现如权利要求1-7任意一项中所述的光伏板故障检测识别方法。
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