CN113418925A - 一种基于卫星影像的光伏板异常目标检测系统及方法 - Google Patents

一种基于卫星影像的光伏板异常目标检测系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于卫星影像的光伏板异常目标检测系统，包括数据收集单元；数据预处理模块；光伏板提取模块；光伏板异常点确定模块；云团检测模块；光伏板异常判断模块；异常目标定位模块。检测方法包括将收集到的卫星影像进行预处理；将光伏板的位置提取出来；提取模块中检测到的光伏板检测框区域进行温度反演；对未含有云的异常点光伏板区域进行判断；对带有异常点的光伏板区域保存其地理位置坐标；根据地理位置坐标定位异常目标所在大组件和组串位置，实现对异常光伏板目标的定位。本发明不仅利用了影像数据的空间特征对异常原因进行分类判断，同时结合了场站光伏板的实时温度，对光伏板原因进行再次判断，准确性更高。

Description

一种基于卫星影像的光伏板异常目标检测系统及方法
技术领域
本发明涉及一种光伏板异常检测领域，尤其涉及一种基于卫星影像的光伏板异常目标检测系统及方法。
背景技术
光伏板也叫太阳能板，通过吸收太阳光将太阳辐射能通过光电效应或光化学效应直接或间接转换成电能的装置。太阳能电池板是太阳能发电的核心器件，其生产、安装过程中不可避免产生的缺陷将严重影响电池板发电效率，因此对太阳能电池板的缺陷检测是至关重要的。当光伏板工作时，若由于遮挡无法工作，使得被遮盖部分升温远大于未被遮盖部分，往往会致使温度过高烧坏产生暗斑。除此之外，电池片的隐裂加速电池片功率衰减，影响组件正常使用，导致热斑效应。其他常见光伏板异常包括印刷缺陷、边缘断栅、烧结缺陷、加工隐裂、工艺污染、材料缺陷、表面漏电、缺口。
现有技术方案是利用无人机对光伏电站进行图像采集，利用可见光图进行光伏板区域提取，利用红外提取光伏板进行异常目标检测，然后利用人工对异常目标进行确认和矫正。但是目前巡检过程中对无人机的使用规范性较差，对操作技术要求高，操作可靠性低。利用无人机对光伏板巡检时，影像利用率低，耗时长，巡检效果差。
发明内容
为了解决上述技术所存在的不足之处，本发明提供了一种基于卫星影像的光伏板异常目标检测系统及方法。
为了解决以上技术问题，本发明采用的技术方案是：一种基于卫星影像的光伏板异常目标检测系统，包括：
用于收集包含红绿蓝及热红外波段的卫星影像、葵花卫星云图以及现场光伏板实时温度数据的数据收集单元；
用于对收集到的卫星影像进行预处理的数据预处理模块；
用于提取卫星影像中光伏板位置的光伏板提取模块；
对于光伏板提取模块提取出的光伏板位置进行热红外反演，根据反演结果判断异常点位置的光伏板异常点确定模块；
对光伏板区域进行云检测，为卫星影像RGB波段筛除云团遮挡影响的云团检测模块；
对卫星影像检测出的光伏板异常点进行异常原因判断的光伏板异常判断模块；
以及对光伏板异常点进行坐标定位的异常目标定位模块。
一种基于卫星影像的光伏板异常目标检测方法，包括以下步骤：
S1、利用数据收集单元收集卫星影像数据、葵花卫星云图数据以及现场光伏板实时温度数据；其中，卫星影像数据为包含红绿蓝的RGB波段以及热红外波段；
S2、将S1步骤中收集到的卫星影像通过数据预处理模块进行矫正预处理，以得到一个在几何和辐射上真实的图像；
S3、利用光伏板提取模块将S2步骤得到的经预处理后影像中光伏板的位置提取出来；其中，以卫星影像的RGB波段合成的影像为输入，采用非最大抑制算法对输入影像进行光伏板位置检测，并且产生包含光伏板的检测框；
S4、将卫星影像的热红外波段输入至光伏板异常点确定模块中，利用单窗算法对光伏板提取模块中检测到的光伏板检测框区域进行温度反演，若出现温度明显高于或者低于周围的点即为异常点；
S5、以卫星影像RGB波段合成的图像为输入云团检测模块，与葵花卫星云图叠加比对是否有云层，将未含有云的异常点保存输出；
S6、对S5中得到的未含有云的异常点光伏板区域通过光伏板异常判断模块进行判断，判断区域内是否存在黑片、断栅、碎片或隐裂现象；
S7、对S5步骤后输出的带有异常点的光伏板区域进行大组件和小组件排序，同时保存其地理位置坐标；对S6步骤后检测到的缺陷位置进行定位，根据地理位置坐标定位异常目标所在大组件和组串位置，实现对异常光伏板目标的定位。
进一步地，步骤S2中预处理包括辐射校正、几何校正、正射校正以及图像融合。
进一步地，步骤S5中云团检测的步骤为：
a、首先利用SLIC算法对卫星影像RGB波段合成的图像的研究区域进行超像素分割；
b、对有云的影像进行特征提取，包含光谱、纹理、边缘、辐射特征；
c、利用gradient boost算法对步骤a超像素分割的结果进行二分类，判断光伏板异常点是否有云层；
d、人工目视确认：下载包含研究区域的向日葵八号卫星云图，将卫星云图叠加经纬度及行政区域规划图，再次确认异常点区域是否有云遮挡；
e、将未含有云的异常点保存输出，待分析异常点原因。
进一步地，步骤S6中的判断步骤如下：
s1、首先将云团检测模块输出的含有异常点的光伏板区域转换为灰度图，对图像进行分割，目的是将缺陷和非缺陷区域进行分离，对缺陷区域进行分析；
s2、对缺陷区域进行特征提取：平均灰度差Δti、曲率K(L)、复杂度θ以及长宽比R；
平均灰度差指每个像素点灰度值与整个区域平均灰度差值；公式为平均灰度差Δti＝ti-t，其中ti是某一像素点灰度值，t是整个光伏板区域平均灰度值；
曲率是指曲线上任意点的切线方向角对弧长的转动率，公式为曲率
Figure BDA0003070798840000031
其中
Figure BDA0003070798840000032
为切线方向角，dL为该弧长；
复杂度是指边界像素点数与整个目标像素点数的比值，公式为复杂度θ＝P/A，其中P是边界像素点数，A是整个目标像素点数；
长宽比是指目标最小外接矩形的长度和宽度的比值，公式为长宽比
Figure BDA0003070798840000041
其中L为最小外接矩形的长度，W为最小外接矩形的宽度；
s3、黑片判断：对缺陷区域提取平均灰度差Δti特征量，对特征量大于零的位置进行统计，收集特征量大于零位置光伏板的实时温度，若该点温度比其他位置温度低5±1℃，即该位置为黑片；
s4、断栅判断：对缺陷区域提取平均灰度差Δti和曲率K(L)特征量，当K(L)为无穷大时，检测的缺陷为直线；收集该位置附近光伏板的实时温度，若该位置温度比其他位置温度高且都在40℃以上，即该位置为断栅；
s5、碎片判断：对缺陷区域提取平均灰度差Δti、复杂度θ和长宽比R，由Δti确定缺陷大概位置后，边缘检测提取边界的周长和面积，当θ不为无穷大既是一个常数时，且长宽比R不趋于0或者无穷大时则判定为碎片；收集该碎片位置光伏板的实时温度，若该点温度比其他位置温度高5±1℃，即该位置为碎片；
s6、隐裂判断：对缺陷区域提取平均灰度差Δti特征量，对特征量大于零的位置进行统计，收集特征量大于零位置光伏板的实时温度，若该点温度比其他位置温度高10±2℃，即该位置为隐裂。
本发明利用卫星影像对太阳能电池板的缺陷进行提取判断。卫星影像具有获取容易、宏观、可一次性大面积观测的特点，不需要依靠经验拍摄获取影像(例如无人机需要飞手具有足够的飞行操作技术)。且卫星可以长期连续观测，对光伏板可进行长期时序性监测，不需耗时拍摄影像进行巡检；成本较无人机低。
对光伏板异常位置提取后，对该位置进行云团检测，该步骤排除了云团遮挡对卫星影像监测时的影响，防止因为云对光伏板是否异常产生错误判断。
本发明先利用卫星影像的RGB波段对光伏板进行位置检测，之后基于热红外波段影像通过温度反演的方式对该检测框内进行光伏板异常点位置确定，减少了对整幅影像都做温度异常分析的工作量，使得光伏板异常点位置确定的效率提升。
本发明不仅利用了影像数据的空间特征对异常原因进行分类判断，同时结合了场站光伏板的实时温度，对光伏板原因进行再次判断，准确性更高。
附图说明
图1为本发明检测光伏板异常目标的系统示意图。
图2为光伏板异常检测分析管理单元的逻辑梳理图。
图3为光伏板提取模块流程图。
图4为光伏板提取模块结果示意图。
图5为光伏板异常点确定模块结果示意图。
图6为云团检测模块过程示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
如图1和图2所示的基于卫星影像的光伏板异常目标检测系统，包括以下几个组成部分：
一、数据收集单元：用于收集卫星影像(分辨率、波段)数据、葵花八号云图数据、现场光伏板实时温度数据。
二、分析管理单元：数据预处理模块；光伏板提取模块；光伏板异常点确定模块；云团检测模块；光伏板异常判断模块；异常目标定位模块。
检测方法包括以下步骤：
S1、数据收集单元：该单元包括卫星影像的收集、葵花八号卫星云图的收集和现场光伏板实时温度数据。为实现红外反演，对光伏板异常位置进行判断，卫星影像需包含红绿蓝及热红外波段；为能够良好的识别光伏板组件位置，卫星影像分辨率需达到米级。
S2、数据预处理模块：该模块是对收集到的卫星影像进行辐射校正、几何校正、正射校正等预处理。目的是纠正原始图像中的几何与辐射变形，以此得到一个在几何和辐射上真实的图像。
辐射校正是指一切与辐射相关的误差校正，消除干扰，得到真实反射率数据。包括辐射定标、大气纠正。
几何校正是利用GCP纠正各种因素引起的几何变形，对影像进行地理坐标定位，获得真实坐标信息。
正射校正目的是消除地形的影响或是相机方位引起的变形等，生成平面正射影像的处理过程。
除此之外，对影像进行图像融合处理，是指将不同空间或者光谱分辨率的遥感影像，按照一定的规则或者算法进行运算处理，生成高空间分辨率多光谱影像的过程，使图像具有更丰富、精确的信息。
S3、光伏板提取模块：该模块的功能是将影像中光伏板位置提取出，为后续光伏板异常点定位做准备。
该模块的流程图如图3，输入是卫星影像的RGB波段合成的影像，采用非最大抑制算法(Non-maximum suppression,NMS)对输入影像进行光伏板位置检测。基于物体检测分数产生检测框，分数最高的检测框M被选中，其他与被选中检测框有明显重叠的检测框被抑制。该过程不断递归应用于其余检测框。最终得到包含光伏板的检测框，结果如图4所示。
S4、光伏板异常点确定模块：基于光伏板提取模块提取出的光伏板检测框，对检测框内进行热红外反演，根据反演结果判断异常点位置。
如图5所示，该模块的输入是卫星影像的热红外波段，利用单窗算法对光伏板提取模块中检测到的光伏板检测框区域进行温度反演。若出现温度明显高于或者低于周围的点即为异常点。
S5、云团检测模块：该模块是对光伏板区域进行云检测，为卫星影像筛除云团遮挡的影响。
该模块研究区域为光伏板区域。步骤如下：
(1)首先利用SLIC算法对卫星影像RGB波段合成的图像的研究区域进行超像素分割；
(2)对有云的影像进行特征提取，包含光谱、纹理、边缘、辐射特征；
(3)利用gradient boost算法对步骤(1)超像素分割的结果进行二分类，判断光伏板异常点是否有云层；
(4)人工目视确认：下载包含研究区域的向日葵八号卫星云图，将卫星云图叠加经纬度及行政区域规划图，如图6，再次确认异常点区域是否有云遮挡；
(5)将未含有云的异常点保存输出，待分析异常点原因。
S6、光伏板异常判断模块：该模块功能是对卫星影像检测出的光伏板异常点进行异常原因判断，主要判断的异常有黑片、断栅、碎片、隐裂。该模块的研究区域为云团检测后输出的含有异常点的光伏板区域。研究步骤如下：
(1)首先将云团检测模块输出的含有异常点的光伏板区域转换为灰度图，对图像进行分割，分割方法采用的是基于阈值的自动识别Canny算法，目的是将缺陷和非缺陷区域进行分离，可以进一步的对感兴趣目标(缺陷区域)进行分析；
(2)对缺陷区域进行特征提取：主要特征有平均灰度差Δti、曲率K(L)、复杂度θ、长宽比R。
平均灰度差指每个像素点灰度值与整个区域平均灰度差值；公式为平均灰度差Δti＝ti-t，其中ti是某一像素点灰度值，t是整个光伏板区域平均灰度值。
曲率是指曲线上任意点的切线方向角对弧长的转动率，公式为曲率
Figure BDA0003070798840000071
其中
Figure BDA0003070798840000072
为切线方向角，dL为该弧长。
复杂度是指边界像素点数与整个目标像素点数的比值，公式为复杂度θ＝P/A，其中P是边界像素点数，A是整个目标像素点数。
长宽比是指目标最小外接矩形的长度和宽度的比值，公式为长宽比
Figure BDA0003070798840000081
其中L为最小外接矩形的长度，W为最小外接矩形的宽度。
(3)黑片判断：对缺陷区域提取平均灰度差Δti特征量，对特征量大于零的位置进行统计，并做出判断。收集特征量大于零位置光伏板的实时温度，若该点温度比其他位置温度低5±1℃，即该位置为黑片。
(4)断栅判断：对缺陷区域提取平均灰度差Δti和曲率K(L)特征量，当K(L)为无穷大时，检测的缺陷为直线。收集该位置附近光伏板的实时温度，若该位置温度比其他位置温度高且都在40℃以上，即该位置为断栅。
(5)碎片判断：对缺陷区域提取平均灰度差Δti、复杂度θ和长宽比R，由Δti确定缺陷大概位置后，边缘检测提取边界的周长和面积，当θ不为无穷大既是一个常数时。且长宽比R不趋于0或者无穷大时则判定为碎片。收集该碎片位置光伏板的实时温度，若该点温度比其他位置温度高5±1℃，即该位置为碎片。
(6)隐裂判断：对缺陷区域提取平均灰度差Δti特征量，对特征量大于零的位置进行统计，并作出判断。收集特征量大于零位置光伏板的实时温度，若该点温度比其他位置温度高10±2℃，即该位置为隐裂。
S7、异常目标定位模块：对S5步骤后输出的带有异常点的光伏板区域进行大组件和小组件排序，同时保存其地理位置坐标；对S6步骤后检测到的缺陷位置进行定位，根据地理位置坐标定位异常目标所在大组件和组串位置，实现对异常光伏板目标的定位。
上述实施方式并非是对本发明的限制，本发明也并不仅限于上述举例，本技术领域的技术人员在本发明的技术方案范围内所做出的变化、改型、添加或替换，也均属于本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种基于卫星影像的光伏板异常目标检测系统，其特征在于：包括：
用于收集包含红绿蓝及热红外波段的卫星影像、葵花卫星云图以及现场光伏板实时温度数据的数据收集单元；
用于对收集到的卫星影像进行预处理的数据预处理模块；
用于提取卫星影像中光伏板位置的光伏板提取模块；
对于光伏板提取模块提取出的光伏板位置进行热红外反演，根据反演结果判断异常点位置的光伏板异常点确定模块；
对光伏板区域进行云检测，为卫星影像RGB波段筛除云团遮挡影响的云团检测模块；
对卫星影像检测出的光伏板异常点进行异常原因判断的光伏板异常判断模块；
以及对光伏板异常点进行坐标定位的异常目标定位模块。
2.一种如权利要求1所述的基于卫星影像的光伏板异常目标检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1、利用数据收集单元收集卫星影像数据、葵花卫星云图数据以及现场光伏板实时温度数据；其中，卫星影像数据为包含红绿蓝的RGB波段以及热红外波段；
S2、将S1步骤中收集到的卫星影像通过数据预处理模块进行矫正预处理，以得到一个在几何和辐射上真实的图像；
S3、利用光伏板提取模块将S2步骤得到的经预处理后影像中光伏板的位置提取出来；其中，以卫星影像的RGB波段合成的影像为输入，采用非最大抑制算法对输入影像进行光伏板位置检测，并且产生包含光伏板的检测框；
S4、将卫星影像的热红外波段输入至光伏板异常点确定模块中，利用单窗算法对光伏板提取模块中检测到的光伏板检测框区域进行温度反演，若出现温度明显高于或者低于周围的点即为异常点；
S5、以卫星影像RGB波段合成的图像为输入云团检测模块，与葵花卫星云图叠加比对是否有云层，将未含有云的异常点保存输出；
S6、对S5中得到的未含有云的异常点光伏板区域通过光伏板异常判断模块进行判断，判断区域内是否存在黑片、断栅、碎片或隐裂现象；
S7、对S5步骤后输出的带有异常点的光伏板区域进行大组件和小组件排序，同时保存其地理位置坐标；对S6步骤后检测到的缺陷位置进行定位，根据地理位置坐标定位异常目标所在大组件和组串位置，实现对异常光伏板目标的定位。
3.根据权利要求2所述的基于卫星影像的光伏板异常目标检测方法，其特征在于：步骤S2中预处理包括辐射校正、几何校正、正射校正以及图像融合。
4.根据权利要求2所述的基于卫星影像的光伏板异常目标检测系统，其特征在于：步骤S5中云团检测的步骤为：
a、首先利用SLIC算法对卫星影像RGB波段合成的图像的研究区域进行超像素分割；
b、对有云的影像进行特征提取，包含光谱、纹理、边缘、辐射特征；
c、利用gradient boost算法对步骤a超像素分割的结果进行二分类，判断光伏板异常点是否有云层；
d、人工目视确认：下载包含研究区域的向日葵八号卫星云图，将卫星云图叠加经纬度及行政区域规划图，再次确认异常点区域是否有云遮挡；
e、将未含有云的异常点保存输出，待分析异常点原因。
5.根据权利要求2所述的基于卫星影像的光伏板异常目标检测系统，其特征在于：步骤S6中的判断步骤如下：
s1、首先将云团检测模块输出的含有异常点的光伏板区域转换为灰度图，对图像进行分割，目的是将缺陷和非缺陷区域进行分离，对缺陷区域进行分析；
s2、对缺陷区域进行特征提取：平均灰度差Δti、曲率K(L)、复杂度θ以及长宽比R；
平均灰度差指每个像素点灰度值与整个区域平均灰度差值；公式为平均灰度差Δti＝ti-t，其中ti是某一像素点灰度值，t是整个光伏板区域平均灰度值；
曲率是指曲线上任意点的切线方向角对弧长的转动率，公式为曲率
Figure FDA0003070798830000032
其中
Figure FDA0003070798830000033
为切线方向角，dL为该弧长；
复杂度是指边界像素点数与整个目标像素点数的比值，公式为复杂度θ＝P/A，其中P是边界像素点数，A是整个目标像素点数；
长宽比是指目标最小外接矩形的长度和宽度的比值，公式为长宽比
Figure FDA0003070798830000031
其中L为最小外接矩形的长度，W为最小外接矩形的宽度；
s3、黑片判断：对缺陷区域提取平均灰度差Δti特征量，对特征量大于零的位置进行统计，收集特征量大于零位置光伏板的实时温度，若该点温度比其他位置温度低5±1℃，即该位置为黑片；
s4、断栅判断：对缺陷区域提取平均灰度差Δti和曲率K(L)特征量，当K(L)为无穷大时，检测的缺陷为直线；收集该位置附近光伏板的实时温度，若该位置温度比其他位置温度高且都在40℃以上，即该位置为断栅；
s5、碎片判断：对缺陷区域提取平均灰度差Δti、复杂度θ和长宽比R，由Δti确定缺陷大概位置后，边缘检测提取边界的周长和面积，当θ不为无穷大既是一个常数时，且长宽比R不趋于0或者无穷大时则判定为碎片；收集该碎片位置光伏板的实时温度，若该点温度比其他位置温度高5±1℃，即该位置为碎片；
s6、隐裂判断：对缺陷区域提取平均灰度差Δti特征量，对特征量大于零的位置进行统计，收集特征量大于零位置光伏板的实时温度，若该点温度比其他位置温度高10±2℃，即该位置为隐裂。
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