CN114004472A - 一种光伏组件缺陷检测模型标签的生产和质量管理系统 - Google Patents
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Abstract
本发明揭示了一种光伏组件缺陷检测模型标签的生产和质量管理系统，包括平台服务子系统以及通过http请求与所述平台服务子系统信号连接的客户端子系统，所述平台服务子系统用于进行任务标签参数的配置及任务标签的建立和模型训练，所述客户端子系统用于调用任务标签并对任务标签进行相应的任务处理。本发明实现了在光伏组件缺陷检测场景中，通过使用不同的功能模块，处理不同类型的缺陷任务，同时降低了学习成本，提高了标签生产的效率和标签的质量。
Description
技术领域
本发明涉及智能检测技术领域，特别是涉及一种光伏组件缺陷检测模型标签的生产和质量管理系统。
背景技术
电池片作为光伏组件重要原材料之一，在组件系统应用中起着十分重要的作用。电池片中的各类缺陷严重影响电池片的使用效率和使用寿命。在日常来料检验过程中，通过对电池组件的EL测试，能够合理有效控制由于工艺参数设置不当和人为因素引起的组件不良缺陷。大多数组件缺陷都是由于电池片及组件的生产工艺不合理及人为等外在因素造成的。晶体硅组件缺陷主要包括：隐裂(裂纹)、破片、黑心片、黑团片、黑斑片、履带片、断线、穿孔、边缘过刻、主栅线漏电、副栅线漏电、境界漏电、烧结缺陷、短路黑片、非短路黑片、网格片、过焊片、明暗片、局部断路片、位错、层错、虚焊或过焊等多种。
通过对晶体电池片外加正向偏压，模拟实际使用中太阳光照射在电池组件上产生的等效直流电流，电源便向电池注入大量非平衡载流子，作用于扩散结两边，电能把处于基态的原子进行激发，使其处于激发态，由于处于激发态的原子不稳定，进行自发辐射，这样，电致发光依靠从扩散区注入的大量非平衡载流子不断地复合发光，放出光子，通过滤波片的作用及底片的曝光程度来了解在自发辐射中本征跃迁的情况，利用CCD相机捕捉到这些光子，即可判断硅片中是否存在缺陷。
随着人工智能技术的不断发展，人工智能技术用于越来越多的领域。我国电池组件制造企业为了提高生产电池组件的数量和质量，也渐渐从开始的电池组件缺陷的人工检测转至人工智能检测。人工智能检测缺陷的主要过程为：输入CCD相机拍摄的照片，通过提前训练好的模型来判断是否存在缺陷以及缺陷的类型。当前人工智能光伏组件缺陷模型质量主要依靠数据集标签的质量，数据集标签的生产过程为人工标注。为了能够提高电池组件人工智能检测模型训练的效率和质量，缩短模型训练的时间，因此，需设计出高效、高速和高灵敏度的光伏组件缺陷检测模型标签的生产和质量管理系统，用于克服模型训练的诸多问题。
发明内容
本发明的目的在于，提供一种光伏组件缺陷检测模型标签的生产和质量管理系统，以实现在光伏组件缺陷检测场景中，通过使用不同的功能模块，处理不同类型的缺陷任务，同时降低学习成本，提高标签生产的效率和标签的质量。
为解决上述技术问题，本发明提供一种光伏组件缺陷检测模型标签的生产和质量管理系统，包括平台服务子系统以及通过http请求与所述平台服务子系统信号连接的客户端子系统，所述平台服务子系统用于进行任务标签参数的配置及任务标签的建立和模型训练，所述客户端子系统用于调用任务标签并对任务标签进行相应的任务处理。
进一步的，所述平台服务子系统包括：
参数配置模块：用于进行任务类型的选择及其参数的配置；
标签生成模块：用于根据任务类型及其参数生成相应的任务标签；
数据库模块：用于对生成的任务标签以及对客户端子系统处理后的任务标签进行存储。
模型训练模块：用于对处理后的任务标签进行相应的模型训练。
进一步的，所述客户端子系统包括：
标签调用模块：用于与数据库模块进行数据互通以查询数据库模块中存储的任务标签；
本地上传模块：用于对从数据库调用的任务标签进行加密并存储在本地；
任务处理模块：用于根据任务标签的任务类型对任务标签进行相应的信息处理，并将处理后的任务标签返送至数据库模块进行替换储存；
网络检测模块：用于进行网络状态的检测。
进一步的，所述客户端子系统还包括离线上传模块，所述离线上传模块用于在网络状态不佳时将处理后的任务标签加密并存储在本地。
进一步的，所述客户端子系统还包括自动传输模块，所述自动传输模块用于在网络状态恢复后将加密存储在本地的经处理后的任务标签自动传输至数据库模块进行替换储存。
进一步的，所述任务处理模块包括：
目标检测单元：用于进行矩形缺陷框的绘制；
图像分类单元：用于进行分类标签的建立；
图像分割单元：用于进行椭圆或多边形缺陷框的绘制。
进一步的，所述本地上传模块和离线上传模块对任务标签采用AES256算法进行加密。
相比于现有技术，本发明至少具有以下有益效果：
(1)本发明相对于其它独立标签系统，客户端子系统的标签类别已经在平台服务子系统确定，无法进行修改，保证不会存在标签类别错误的情况，提高了标签的准确度，同时本发明具有更多的标签类别，可实现多种任务类型的处理；
(2)本发明采用AES256算法对任务标签进行加密后本地储存，保证了数据的安全性；
(3)本发明提供了标签的生产和审核，能够保证标签的质量，降低可能出现劳动力浪费的情况，依托平台服务子系统对任务标签的的自动分配和汇总，提升了模型训练的效率。
附图说明
图1为本发明光伏组件缺陷检测模型标签的生产和质量管理系统的整体结构框图；
图2为本发明光伏组件缺陷检测模型标签的生产和质量管理系统的任务处理模块结构框图。
具体实施方式
下面将结合示意图对本发明的光伏组件缺陷检测模型标签的生产和质量管理系统进行更详细的描述，其中表示了本发明的优选实施例，应该理解本领域技术人员可以修改在此描述的本发明，而仍然实现本发明的有利效果。因此，下列描述应当被理解为对于本领域技术人员的广泛知道，而并不作为对本发明的限制。
在下列段落中参照附图以举例方式更具体地描述本发明。根据下面说明和权利要求书，本发明的优点和特征将更清楚。需说明的是，附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比例，仅用以方便、明晰地辅助说明本发明实施例的目的。
如图1-2所示，本发明实施例提出了一种光伏组件缺陷检测模型标签的生产和质量管理系统，包括平台服务子系统以及通过http请求与所述平台服务子系统信号连接的客户端子系统，所述平台服务子系统用于进行任务标签参数的配置及任务标签的建立和模型训练，所述客户端子系统用于调用任务标签并对任务标签进行相应的任务处理。
所述平台服务子系统包括：
参数配置模块：用于进行任务类型的选择及其参数的配置；
标签生成模块：用于根据任务类型及其参数生成相应的任务标签；在本发明实施例中，所述任务标签可以是一个，也可以是多个，即能够是任务标签集。
数据库模块：用于对生成的任务标签以及对客户端子系统处理后的任务标签进行存储。
模型训练模块：用于对处理后的任务标签进行相应的模型训练。在本实施方式中，在系统运行时，用户在所述平台服务子系统的参数配置模块中选择任务类型，任务类型包括目标检测、图像分类和图像分割，目标检测主要为在EL电池片图片上绘制矩形缺陷框，图像分类主要为每张图片打上标签，图像分割主要为在电池片图片上绘制椭圆或多边形缺陷框。选择任务类型后，配置其参数(预设标签、执行人、任务截至时间等)，标签生成模块将根据指定的任务类型和参数，创建任务标签并为其配置环境变量，每个任务类型对应一种任务标签，生成的任务标签存储在数据库模块中。
所述客户端子系统包括：
标签调用模块：用于与数据库模块进行数据互通以查询数据库模块中存储的任务标签；
本地上传模块：用于对从数据库调用的任务标签进行加密并存储在本地；
任务处理模块：用于根据任务标签的任务类型对任务标签进行相应的信息处理，并将处理后的任务标签返送至数据库模块进行替换储存；
网络检测模块：用于进行网络状态的检测。在本实施方式中，在任务标签建立完成后，用户打开客户端子系统，客户端子系统与平台服务子系统提供的API接口进行HTTP请求，发送当前用户的token，平台服务子系统根据用户的token，从数据库模块中查询当前用户的任务标签，发送任务标签的URL至客户端子系统，用户通过标签调用模块打开任务标签的URL，任务标签的URL打开后，本地上传模块将任务标签存储至本地，同时可通过任务处理模块对任务标签进行处理，处理完成后，进行提交，任务处理模块将处理后的任务标签返送回数据库模块，对初始的任务标签进行替换。网络检测模块会实时检测网络状态，在任务标签开始处理时，若网络检测模块检测到网络信号较弱，任务处理模块会调用本地上传模块存储的任务标签进行处理。
所述客户端子系统还包括离线上传模块，所述离线上传模块用于在网络状态不佳时将处理后的任务标签加密并存储在本地。在本实施方式中，在任务标签处理完成提交时，若网络检测模块检测网络信号较弱，离线上传模块将处理后的任务标签存储在本地。
所述客户端子系统还包括自动传输模块，所述自动传输模块用于在网络状态恢复后将加密存储在本地的经处理后的任务标签自动传输至数据库模块进行替换储存。在本实施方式中，离线上传模块将处理后的任务标签存储在本地后，当网络检测模块检测网络信号恢复正常，自动传输模块会将存储在本地的处理后的任务标签自动传输至数据库模块进行替换储存。
所述任务处理模块包括：
目标检测单元：用于进行矩形缺陷框的绘制；
图像分类单元：用于进行分类标签的建立；
图像分割单元：用于进行椭圆或多边形缺陷框的绘制。在本实施方式中，在进行任务标签的任务处理时，任务处理模块自动识别任务标签的任务类型，当任务处理模块识别任务标签的任务类型为目标检测时，任务处理模块会选择目标检测单元对任务标签中的图片进行处理，当任务处理模块识别任务标签的任务类型为图像分类时，任务处理模块会选择图像分类单元对任务标签中的图片进行处理，当任务处理模块识别任务标签的任务类型为图像分割时，任务处理模块会选择图像分割单元对任务标签中的图片进行处理。
所述本地上传模块和离线上传模块对任务标签采用AES256算法进行加密。在本实施方式中，AES为分组密码，分组密码也就是把明文分成一组一组的，每组长度相等，每次加密一组数据，直到加密完整个明文，采用AES256算法进行加密，保证了数据的安全性。
以下列举所述光伏组件缺陷检测模型标签的生产和质量管理系统的较优实施例，以清楚的说明本发明的内容，应当明确的是，本发明的内容并不限制于以下实施例，其他通过本领域普通技术人员的常规技术手段的改进亦在本发明的思想范围之内。
本发明实施例提出了一种光伏组件缺陷检测模型标签的生产和质量管理系统的使用方法，具体使用方法如下：
S100、任务标签的建立：系统运行前，利用平台服务子系统的参数配置模块进行任务类型及相关参数的配置，任务类型及参数配置完成后，标签生成模块依据任务类型及参数配置生成相应的任务标签，并以URL的形式存储在数据库模块中；
S200、任务标签的处理：打开客户端子系统，利用标签调用模块根据用户身份信息从数据库模块中调取相对应任务标签的URL，打开提取的URL，本地上传模块将任务标签的数据自动储存至本地，同时任务处理模块识别任务标签的任务类型，调用相应的处理单元对任务标签中的图片进行处理；
S300、任务标签的模型训练：处理后的任务标签返回至数据库模块，对初始的任务标签信息进行覆盖替换，在数据库模块中打开处理后的任务标签，通过模型训练模块进行相应的模型训练。
综上所述，本发明相对于现有技术，具有如下优势：
(1)本发明相对于其它独立标签系统，客户端子系统的标签类别已经在平台服务子系统确定，无法进行修改，保证不会存在标签类别错误的情况，提高了标签的准确度，同时本发明具有更多的标签类别，可实现多种任务类型的处理；
(2)本发明采用AES256算法对任务标签进行加密后本地储存，保证了数据的安全性；
(3)本发明提供了标签的生产和审核，能够保证标签的质量，降低可能出现劳动力浪费的情况，依托平台服务子系统对任务标签的的自动分配和汇总，提升了模型训练的效率。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (7)
1.一种光伏组件缺陷检测模型标签的生产和质量管理系统，其特征在于，包括平台服务子系统以及通过http请求与所述平台服务子系统信号连接的客户端子系统，所述平台服务子系统用于进行任务标签参数的配置及任务标签的建立和模型训练，所述客户端子系统用于调用任务标签并对任务标签进行相应的任务处理。
2.如权利要求1所述的光伏组件缺陷检测模型标签的生产和质量管理系统，其特征在于，所述平台服务子系统包括：
参数配置模块：用于进行任务类型的选择及其参数的配置；
标签生成模块：用于根据任务类型及其参数生成相应的任务标签；
数据库模块：用于对生成的任务标签以及对客户端子系统处理后的任务标签进行存储。
模型训练模块：用于对处理后的任务标签进行相应的模型训练。
3.如权利要求2所述的光伏组件缺陷检测模型标签的生产和质量管理系统，其特征在于，所述客户端子系统包括：
标签调用模块：用于与数据库模块进行数据互通以查询数据库模块中存储的任务标签；
本地上传模块：用于对从数据库调用的任务标签进行加密并存储在本地；
任务处理模块：用于根据任务标签的任务类型对任务标签进行相应的信息处理，并将处理后的任务标签返送至数据库模块进行替换储存；
网络检测模块：用于进行网络状态的检测。
4.如权利要求3所述的光伏组件缺陷检测模型标签的生产和质量管理系统，其特征在于，所述客户端子系统还包括离线上传模块，所述离线上传模块用于在网络状态不佳时将处理后的任务标签加密并存储在本地。
5.如权利要求4所述的光伏组件缺陷检测模型标签的生产和质量管理系统，其特征在于，所述客户端子系统还包括自动传输模块，所述自动传输模块用于在网络状态恢复后将加密存储在本地的经处理后的任务标签自动传输至数据库模块进行替换储存。
6.如权利要求3所述的光伏组件缺陷检测模型标签的生产和质量管理系统，其特征在于，所述任务处理模块包括：
目标检测单元：用于进行矩形缺陷框的绘制；
图像分类单元：用于进行分类标签的建立；
图像分割单元：用于进行椭圆或多边形缺陷框的绘制。
7.如权利要求4所述的光伏组件缺陷检测模型标签的生产和质量管理系统，其特征在于，所述本地上传模块和离线上传模块对任务标签采用AES256算法进行加密。
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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