JP6695581B1 - 汚れ検査装置、汚れ検査方法、及び、太陽光発電モジュールの管理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】太陽光発電モジュールの受光面の汚れ度合いを測定して精度良く数値化する。【解決手段】太陽光発電モジュールの受光面のうちのハウジングで覆われ且つ照明装置により光が照射された一部領域を撮像装置で撮像する。撮像装置により撮像された測定画像の各々の画素の色空間における色座標と、色空間における基準色座標とに基づいて、受光面の汚れ度合いを算出する。【選択図】図２

Description

本発明は、汚れ検査装置、汚れ検査方法、及び、太陽光発電モジュールの管理方法に関する。

太陽光発電モジュールでは、入射光が受光面で乱反射することなく太陽電池セルに到達することが重要である。受光面での乱反射の要因としては、塵埃、塩分、油分、大気汚染物質、草木種などの付着による受光面の汚れが考えられる。受光面の汚れにより、太陽電池セルに到達する光量は減少し、太陽光発電モジュールの発電電力は減少する。

この点に対して、特許文献１は、太陽電池モジュールの受光面側のガラス表面に、親水性領域と疎水性領域とが混在したコーティング表面を有する防汚性薄膜を形成している。特許文献１は、防汚性薄膜の形成により、受光面に付着した粉塵などを少量の降雨などで効率よく除去できるようにしている。

但し、受光面に防汚性を付与しても、受光面の汚れを完全に防止することは非常に難しく、実際には受光面の汚れは経時的に進んでしまう。従って、低下した発電電力を回復させるためには、太陽光発電モジュールの受光面を所定の時期に洗浄する必要がある。

特開２０１２−２５６７５５号公報

しかしながら、受光面の汚れ度合いを測定して数値化する手法は未だ確立されていない。そのため、現状では、受光面の洗浄時期は、太陽光発電モジュールの管理者の実務経験又は慣例によって決定されている。

上記の状況を鑑みて、本発明は、太陽光発電モジュールの受光面の汚れ度合いを測定して精度良く数値化できる汚れ検査装置、及び汚れ検査方法を提供することを第１の目的とする。

また、本発明は、受光面の洗浄時期を理論的に決定できる太陽光発電モジュールの管理方法を提供することを第２の目的とする。

上記目的を達成するために本発明の一の態様による汚れ検査装置は、太陽光発電モジュールの受光面の一部領域を覆うハウジングと、前記一部領域に光を照射する照明装置と、前記一部領域を撮像する撮像装置と、前記撮像装置により撮像された測定画像の各々の画素の色空間における第１色座標と、前記色空間における基準色座標とに基づいて、前記受光面の汚れ度合いを算出する画像処理部と、を備える構成（第１の構成）とされる。

上記第１の構成の汚れ検査装置は、前記画像処理部は、前記色空間において、前記基準色座標を中心とする所定の大きさの基準色範囲内に第２色座標がある前記基準画像の画素の数が最大となるように、前記基準色座標を決定する構成（第２の構成）であってもよい。

或いは、上記第１の構成の汚れ検査装置は、前記画像処理部は、前記色空間において、前記基準画像の各々の画素の第２色座標を中心とする所定の大きさの色範囲の重なりが最も多い領域を算出し、該領域に基づいて前記基準色座標を決定する構成（第３の構成）であってもよい。

上記第１〜第３のうちのいずれかの構成の汚れ検査装置は、前記画像処理部は、前記色空間において、前記基準色範囲内に前記第１色座標がある前記測定画像の画素を検出し、前記画素の検出結果に基づいて前記受光面の汚れ度合いを算出する構成（第４の構成）であってもよい。

上記第１〜第４のうちのいずれかの構成の汚れ検査装置は、前記画像処理部は、さらに前記第１色座標に対応する色成分別の補正値に基づいて前記汚れ度合いを算出する構成（第５の構成）であってもよい。

また、上記目的を達成するために本発明の一の態様による汚れ検査方法は、太陽光発電モジュールの受光面のうちのハウジングで覆われ且つ照明装置により光が照射された一部領域を撮像装置で撮像するステップと、前記撮像装置により撮像された測定画像の各々の画素の色空間における色座標と、前記色空間における基準色座標とに基づいて、前記受光面の汚れ度合いを算出するステップと、を備える構成（第６の構成）とされる。

また、上記目的を達成するために本発明の一の態様による太陽光発電モジュールの管理方法は、上記第１〜第５のうちのいずれかの構成の汚れ検査装置を用いて太陽光発電モジュールの受光面の汚れ度合いを測定するとともに、前記太陽光発電モジュールの発電電力を測定する第１の測定ステップと、前記第１の測定ステップを実施した時点から所定の経過期間の後に、前記汚れ検査装置を用いて前記汚れ度合いを測定するとともに、前記発電電力を測定する第２の測定ステップと、前記第１の測定ステップ及び前記第２の測定ステップでそれぞれ測定した前記汚れ度合い及び前記発電電力と、前記経過期間とに基づいて、前記受光面の洗浄時期を決定するステップと、を備える構成（第７の構成）とされる。

上記第７の構成の太陽光発電モジュールの管理方法は、前記第１の測定ステップ及び前記第２の測定ステップにおいて、前記汚れ度合いの補正測定値が算出され、前記補正測定値は、前記太陽光発電モジュールの前記受光面の一部領域が前記汚れ検査装置により撮像された測定画像の各々の画素の色空間における第１色座標と、前記色空間における基準色座標とに基づく前記汚れ度合いの測定値を、前記第１色座標に対応する色成分別の補正値に基づいて補正した値である構成（第８の構成）であってもよい。

上記第７又は第８の構成の太陽光発電モジュールの管理方法は、少なくとも前記第１の測定ステップ及び前記第２の測定ステップが、一日のうちの早朝及び夕方のうちの少なくとも一方で実施される構成（第９の構成）であってもよい。

本発明の汚れ検査装置及び汚れ検査方法によれば、太陽光発電モジュールの受光面の汚れ度合いを測定して精度良く数値化することができる。また、本発明の太陽光発電モジュールの管理方法によれば、受光面の洗浄時期を理論的に決定することができる。

汚れ検査装置の構成例を示す模式図である。 汚れ検査装置を用いた汚れ検査方法の一例を示す模式図である。 汚れ検査装置を用いた汚れ検査方法の一例を説明するためのフローチャートである。 第１実施形態の実施例における汚れ度合いの数値化の手法を説明するためのフローチャートである。 実施例における基準画像の色空間の一例である。 測定画像の色空間の一例である。 第１実施形態の変形例における汚れ度合いの数値化の手法を説明するためのフローチャートである。 変形例における基準画像の色空間の一例である。 太陽光発電モジュールの管理方法の一例を説明するためのフローチャートである。 日射強度に対する太陽光発電モジュールの発電電力の関係を示すグラフである。 洗浄前後での発電電力の変化を示す模式図である。 第２実施形態の実施例における汚れ度合いの数値化の手法を説明するためのフローチャートである。 第２実施形態の変形例における汚れ度合いの数値化の手法を説明するためのフローチャートである。

以下に、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。

＜１．第１実施形態＞
図１は、汚れ検査装置１の構成例を示す模式図である。本実施形態に係る汚れ検査装置１は、太陽光発電モジュール３００の受光面３０１に載置され、受光面３０１の汚れ度合いを検査する。

太陽光発電モジュール３００は、受光面３０１に入射する光を電気エネルギーに変換する発電装置である。太陽光発電モジュール３００は、透光性を有する基板３１０と、封止樹脂層３２０と、太陽電池セル３３０と、バックフィルム３４０と、を備える。図１において、受光面３０１は、基板３１０の上面である。基板３１０の下面には、封止樹脂層３２０が設けられる。封止樹脂層３２０の下面には、バックフィルム３４０が設けられる。封止樹脂層３２０は、基板３１０とバックフィルム３４０との間に充填される透明な充填材である。太陽電池セル３３０は、基板３１０とバックフィルム３４０との間に設けられ、封止樹脂層３２０により封止される。太陽電池セル３３０には、本実施形態では多結晶シリコンが用いられる。但し、この例示に限定されず、ＧａＡｓ系、Ｃｕ−Ｉｎ−Ｓｅ系（ＣＩＳ）系、Ｃｕ−Ｉｎ−Ｇａ−Ｓｅ系（ＣＩＧＳ）系、ＣｄＴｅ系などの材料を用いた化合物半導体太陽電池セル、色素増感型太陽電池セルなどが用いられてもよい。また、太陽光発電モジュール３００は、図示を省略した端子ボックス及びケーブルをさらに備える。端子ボックスは、太陽電池セル３３０の出力を取り出し、ケーブルを通じて太陽光発電モジュール３００の外部に出力する。

＜１−１．汚れ検査装置＞
図１に示すように、汚れ検査装置１は、ハウジング１１と、照明装置１２と、照明駆動装置１３と、カメラ１４と、メモリ１５と、制御装置１６と、表示装置１７と、入力装置１８と、通信装置１９と、外部電源端子２０と、内蔵電源２１と、を備える。

ハウジング１１は、有蓋筒状の円筒形状である。ハウジング１１は、照明駆動装置１３、カメラ１４、メモリ１５、制御装置１６、通信装置１９、及び内蔵電源２１を内部に収容する。ハウジング１１の蓋部分には、表示装置１７及び入力装置１８が設けられる。ハウジング１１の筒部分には、外部電源端子２０が設けられる。また、ハウジング１１は、受光面３０１側の端部に開口１１１を有する。該開口１１１の内縁には、照明装置１２が設けられる。

汚れ検査装置１が受光面３０１に載置される際、ハウジング１１は、太陽光発電モジュール３００の受光面３０１の一部領域Ａｐを覆う。これにより、汚れ検査装置１は、外光に対して該一部領域Ａｐを遮光した状態で測定を実施できるので、測定結果のノイズを抑制できる。また、ハウジング１１は、本実施形態では樹脂製である。そのため、載置の際、ハウジング１１が受光面３０１に当たっても、受光面３０１を傷つけ難くなっている。

照明装置１２は、受光面３０１の一部領域Ａｐに光を照射する。照明装置１２は、リング状の基体１２１と、ＬＥＤアレイ１２２を有する。ＬＥＤアレイ１２２は、基体１２１の径方向内端部に設けられ、周方向に並ぶ複数の白色ＬＥＤ（符号省略）を有する。各々の白色ＬＥＤは、所定の放射角度を有して径方向内方に白色光を出射し、少なくとも一部の白色光をハウジング１１で覆われた受光面３０１の一部領域Ａｐに照射する。該一部領域Ａｐは、後述するように、汚れ検査装置１が受光面３０１の汚れ度合いを測定するための領域であり、本実施形態では直径がφ５０［ｍｍ］〜φ２００［ｍｍ］の領域である。

照明駆動装置１３は、制御装置１６から出力される制御信号に基づいて照明装置１２を駆動し、特にＬＥＤアレイ１２２の発光を制御する。

カメラ１４は、受光面３０１の一部領域Ａｐを撮像する撮像装置である。カメラ１４が撮像する画像の画素数は、本実施形態では６万〜１０万程度である。カメラ１４は、レンズ１４１と、撮像素子１４２と、を有する。受光面３０１において上述の一部領域Ａｐから入射する光は、レンズ１４１を通じて撮像素子１４２に入射する。撮像素子１４２には、ＣＣＤ（charge coupled device）イメージセンサ、ＣＭＯＳ（complementary metal-oxide-semiconductor）イメージセンサなどが用いられる。

メモリ１５は、電力供給が停止しても記憶を維持する非一過性の記憶媒体である。メモリ１５は、たとえば、汚れ検査装置１の各構成要素で用いられるプログラム及び制御情報、データなどを記憶する。また、メモリ１５は、たとえば、カメラ１４が撮像した画像データなども記憶する。

制御装置１６は、メモリ１５に記憶されたプログラム及び制御情報、データなどを用いて汚れ検査装置１の各構成要素を制御する。制御装置１６は、後述する基準画像及び測定画像に基づいて受光面３０１の一部領域Ａｐの汚れ度合いを数値化する。なお、汚れ度合いを測定する汚れ検査方法、及び、汚れ度合いの数値化の手法は、後に説明する。

制御装置１６は、カメラ１４により撮像された画像を処理する画像処理部１６１を有する。画像処理部１６１は、たとえば、カメラ１４により撮像された測定画像の各々の画素の色座標と、後述する基準色座標とに基づいて、受光面３０１の汚れ度合いを算出する。これにより、太陽光発電モジュール３００の受光面３０１の汚れ度合いを測定して精度良く数値化することができる。なお、測定画像は、汚れ検査装置１で汚れ度合いを測定する受光面３０１（の一部の領域）をカメラ１４で撮像した画像である。基準色座標は、汚れ度合いを測定する際の基準となる色座標であり、本実施形態では汚れ検査装置１を用いて清浄な受光面３０１（の一部の領域）を撮像した基準画像に基づいて決定される。測定画像及び基準画像は、受光面３０１の撮像領域がハウジング１１により覆われ且つ照明装置１２から光が照射された状態で撮像されている。本実施形態では、基準画像及び測定画像の受光面３０１の撮像領域は、同じであってもよいし、異なっていてもよい。

表示装置１７は、ハウジング１１の上面に設けられたディスプレイ（図示省略）に汚れ度合いの測定値などを表示する。

入力装置１８は、ユーザの操作入力を受け付ける。入力装置１８は、汚れ検査装置１の起動／停止を操作するための電源ＯＮ／ＯＦＦボタン（図示省略）、後述するティーチングの実施を入力するためのティーチング開始ボタン（図示省略）、及び、汚れ検査装置１の測定開始を入力するための測定開始ボタン（図示省略）などを含む。これらのボタンは、ハウジング１１の上面に設けられる。

なお、表示装置１７及び入力装置１８は、本実施形態では別々に設けられているが、この例示に限定されず、タッチパネルなどの一体の装置であってもよい。

通信装置１９は、外部端末ＯＴと無線又は有線で通信可能である。本実施形態では、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）により双方向の無線通信が可能である。外部端末ＯＴは、たとえば、パーソナルコンピュータ、スマートフォンなどの携帯機器である。通信装置１９は、たとえば、汚れ検査装置１の測定データ（汚れ度合いの数値など）を外部端末ＯＴに送信できる。また、外部端末ＯＴは、通信装置１９との通信により、汚れ検査装置１を操作することもできる。

外部電源端子２０は、外部電源ＡＣと電気的に接続可能であり、外部電源ＡＣから出力される電力を汚れ検査装置１の各構成要素に電力を供給できる。

内蔵電源２１は、汚れ検査装置１に内蔵されるバッテリーであり、放電して汚れ検査装置１の各構成要素に電力を供給できる。また、内蔵電源２１は、外部電源端子２０を介して外部電源ＡＣから供給される電力により充電できる。

＜１−２．汚れ検査方法＞
次に、汚れ検査装置１を用いた太陽光発電モジュール３００の受光面３０１の汚れ検査方法を説明する。図２は、汚れ検査装置１を用いた汚れ検査方法の一例を示す模式図である。図３は、汚れ検査装置１を用いた汚れ検査方法の一例を説明するためのフローチャートである。なお、図２は、汚れ度合いを測定する際の太陽光発電モジュール３００と汚れ検査装置１との位置関係を示す。また、図２の破線は、太陽光発電モジュール３００の受光面３０１の縦幅ａの方向における中央と横幅ｂの方向における中央とを表している。

図２において、太陽光発電モジュール３００は、屋外に設置され、水平な地面Ｈｐに対して鉛直上方に傾斜角θｖ傾けて設置されている。太陽光発電モジュール３００の縦幅はたとえばａ＝１．０［ｍ］であり、横幅はたとえばｂ＝１．７［ｍ］である。傾斜角θｖは、たとえば０°〜３０°である。

汚れ検査装置１を用いた汚れ検査方法では、図３に示すように、汚れ検査装置１にティーチングを行った後、受光面３０１の汚れ度合いを実測する。この汚れ検査方法により、太陽光発電モジュール３００の受光面３０１の汚れ度合いを測定して精度良く数値化することができる。なお、ティーチングは、汚れ検査装置１に汚れ度合いの基準を設定する工程である。また、本実施形態では、受光面３０１の汚れ度合いを０〜１００に数値化して示す。汚れ度合いの測定値は、清浄な受光面３０１では１００であり、受光面３０１が汚れているほど小さくなる。目視で汚れが確認できる場合、測定値はたとえば２３〜２４程度となる。

まず、受光面３０１上の基準領域Ｌ０及びその近傍が純粋又は精製水で洗浄されて清浄にされる（Ｓ１０１）。そして、基準領域Ｌ０上に汚れ検査装置１が載置され、ティーチング開始ボタンが押されることにより清浄な基準領域Ｌ０のＲＧＢカラーの基準画像が撮像される（Ｓ１０３）。画像処理部１６１は、基準画像に基づいてティーチングを行う（Ｓ１０５）。なお、ティーチングの具体的な内容は後に説明する。

次に、ティーチングした汚れ検査装置１を用いて受光面３０１の汚れ度合いを実測する。この工程では、まず、受光面３０１上の測定領域Ｌ１上に汚れ検査装置１が載置されて、測定開始ボタンが押されることにより測定領域Ｌ１のＲＧＢカラーの測定画像が撮像される（Ｓ１１１）。なお、測定領域Ｌ１での撮像は、１回でもよいし、複数回であってもよい。画像処理部１６１は、測定領域Ｌ１での撮影画像に基づいて測定領域Ｌ１における汚れ度合いを数値化してその測定値を算出する（Ｓ１１３）。表示装置１７は、算出された測定値をディスプレイに表示する（Ｓ１１５）。ユーザは、ディスプレイを見て、測定領域Ｌ１での測定値を読み取ることができる。また、汚れ検査装置１は、外部端末ＯＴに測定値を送信することもできる。

測定領域Ｌ２〜Ｌ５でも、ステップＳ１１１〜Ｓ１１５と同じ処理が実施される（ステップＳ１１７でＮＯ）。なお、測定領域の数は、本実施形態では５箇所であるが、この例示に限定されず、１箇所であってもよいし、５以外の複数箇所であってもよい。

全ての測定領域での測定が終了すると（ステップＳ１１７でＹＥＳ）、各測定領域Ｌ１〜Ｌ５での測定値に基づいて、太陽光発電モジュール３００の受光面３０１の汚れ度合いが算出される（Ｓ１１９）。たとえば、全ての測定領域Ｌ１〜Ｌ５での測定値の平均値が算出される。この際、たとえば、予め汚れ検査装置１に測定箇所数を入力しておくことにより、制御装置１６にて全ての測定値の平均値が算出されて表示装置１７に表示されてもよい。或いは、外部端末にて全ての測定値の平均値が算出されて、外部端末のディスプレイ（図示省略）に表示されてもよい。

なお、図２の汚れ検査方法では、ティーチングは、汚れ度合いを実測する検査対象の太陽光発電モジュール３００を使って実施している。但し、この例示に限定されず、ティーチングは、検査対象とは異なる太陽光発電モジュールを使って実施されてもよい。この場合、ティーチングが実施される太陽光発電モジュールは、好ましくは、汚れ度合いを実測する検査対象の太陽光発電モジュール３００と同じ又は類似する構成とされる。さらに、ティーチングは、汚れ度合いの実測前に、検査対象の太陽光発電モジュール３００が設置場所とは異なる場所で予め実施されていてもよい。或いは、ティーチングは、実測の度に実施されなくてもよく、以前の実測で使用したティーチングの設定がそのまま使用されてもよい。

また、図２及び図３では、小規模の太陽光発電所での検査例を説明した。一方、たとえば発電電力が１［ＭＷ］以上の大規模の太陽光発電所では、太陽光発電モジュールが複数個所に設置され、各々の太陽光発電モジュールのサイズも大きいため、各太陽光発電モジュールの受光面の汚れ度合いは不均一になり易い。このような場合には、たとえば、周囲の環境に影響されて比較的に汚れ易い場所を特定し、特定した各場所に設置された太陽光発電モジュールで測定を行い、それぞれの測定値の平均値をその太陽光発電所の汚れ度合いとすればよい。

＜１−３．汚れ度合いの数値化＞
次に、第１実施形態における汚れ度合いの数値化の手法の実施例とその変形例とを説明する。

＜１−３−１．実施例＞
図４は、第１実施形態の実施例における汚れ度合いの数値化の手法を説明するためのフローチャートである。図５Ａは、実施例における基準画像の色空間の一例である。図５Ｂは、測定画像の色空間の一例である。なお、図５Ａにおいて、黒丸印は基準画像の画素Ｐａである。図５Ｂにおいて、丸印は測定画像の画素Ｐｂである。また、図５Ａ及び図５Ｂでは、図を見易くするため、図示する画素Ｐａ、Ｐｂの数を実際よりも大幅に少なくしている。

色空間は、色成分Ｒ（Red）の大きさ、色成分Ｇ（Green）の大きさ、及び、色成分Ｂ（Blue）の大きさで色相を表す３次元の仮想空間である。以下では、色成分Ｒ（Red）の大きさをＲ成分値と呼ぶ。また、色成分Ｇ（Green）の大きさをＧ成分値とよび、色成分Ｂ（Blue）の大きさをＢ成分値と呼ぶ。色空間における色相の色座標（Ｒ、Ｇ、Ｂ）は、Ｒ成分値、Ｇ成分値、及びＢ成分値で表される。本実施形態では、演算負荷を考慮して、各色成分値を１６階調（つまり０〜１５）で表している。但し、各色成分値の階調数は、この例示に限定されない。たとえば、階調数は、２５６であってもよい。

まず、基準領域Ｌ０（図２参照）でのティーチングの際、図５Ａに示すように、画像処理部１６１は、基準画像の各画素ＰａのＲ成分値、Ｇ成分値、及びＢ成分値を算出し、各色成分値を色座標（Ｒ、Ｇ、Ｂ）とする画素Ｐａを色空間にそれぞれ描画する（Ｓ３０１）。なお、基準画像の画素Ｐａの色座標は、本発明の「第２色座標」の一例である。画像処理部１６１は、所定の半径ｒを有する球状の領域を基準画像の色空間内に描画する（Ｓ３０３）。以下では、この球状の領域を基準球Ｓａと呼ぶ。基準球Ｓａは、本発明の「基準色範囲」の一例である。基準球Ｓａの半径ｒは、本実施形態では４階調にしている。但し、この例示に限定されず、半径ｒは４以外であってもよい。

画像処理部１６１は、基準画像の色空間において基準球Ｓａを各軸方向に動かす。画像処理部１６１は、基準球Ｓａ内に色座標（Ｒ、Ｇ、Ｂ）がある基準画像の画素Ｐａの数が最大となるように基準球Ｓａの位置を決定するとともに、該基準球Ｓａ内に色座標（Ｒ、Ｇ、Ｂ）がある基準画像の画素Ｐａを検出する。以下では、基準球Ｓａ内にある画素Ｐａを基準画素Ｐａｍと呼び、基準画素Ｐａｍの数を基準画素数ｍと呼ぶ。基準画素数ｍは、正の整数であり、１より大きく且つ基準画像を構成する画素の総数以下である。より具体的には、画像処理部１６１は、最も多くの基準画素Ｐａｍが基準球Ｓａの内部に含まれる際の該基準球Ｓａの中心となる基準色座標（Ｒａ、Ｇａ、Ｂａ）を検出する。つまり、基準色座標（Ｒａ、Ｇａ、Ｂａ）は、基準画像の色空間において、該基準色座標（Ｒａ、Ｇａ、Ｂａ）を中心とする所定の大きさの基準球Ｓａ内に色座標（Ｒ、Ｇ、Ｂ）がある基準画素数ｍが最大となるようにされる。さらに、画像処理部１６１は、基準画素数ｍも検出する（Ｓ３０５）。基準色座標（Ｒａ、Ｇａ、Ｂａ）及び基準画素数ｍは、メモリ１５に記憶される。

次に、たとえば測定領域Ｌ１〜Ｌ５（図２参照）にて受光面３０１の汚れ度合いを実測する際、図５Ｂに示すように、画像処理部１６１は、撮像された測定画像の各画素ＰｂのＲ成分値、Ｇ成分値、及びＢ成分値を算出し、各色成分値を色座標（Ｒ、Ｇ、Ｂ）とする画素Ｐｂを測定画像の色空間にそれぞれ描画する（Ｓ３１１）。なお、測定画像の画素の色座標（Ｒ、Ｇ、Ｂ）は、本発明の「第１色座標」の一例である。画像処理部１６１は、さらに、基準色座標（Ｒａ、Ｇａ、Ｂａ）に中心が位置する半径ｒの基準球Ｓａを測定画像の色空間内に描画する（Ｓ３１３）。画像処理部１６１は、基準球Ｓａ内に色座標（Ｒ、Ｇ、Ｂ）がある測定画像の画素Ｐｂを検出し、基準球Ｓａ内にある画素Ｐｂの数を検出する（Ｓ３１５）。本実施形態では、基準球Ｓａ内にある各々の画素Ｐｂのカウント値は、１個の画素Ｐｂに対して１である。以下では、基準球Ｓａ内にある画素Ｐｂを範囲内画素Ｐｂｎと呼び、範囲内画素Ｐｂｎの数を範囲内画素数ｎと呼ぶ。範囲内画素数ｎは、正の整数であり、１より大きく且つ測定画像を構成する画素の総数以下である。

画像処理部１６１は、Ｓ３１５での画素の検出結果に基づいて受光面３０１の汚れ度合いを算出する。たとえば、画像処理部１６１は、基準画素数ｍ及び範囲内画素数ｎに基づいて汚れ度合いを算出し、基準画素数ｍに対する範囲内画素数ｎの比率により汚れ度合いの測定値を算出する（Ｓ３１７）。本実施形態では、画像処理部１６１は、範囲内画素数ｎを基準画素数ｍで割った値の百分率を算出し、測定画像に基づく汚れ度合いの測定値とする。たとえば、図５Ｂの場合、測定値は８０となる。なお、測定値を０〜１００の範囲内で数値化するため、範囲内画素数ｎが基準画素数ｍよりも大きい場合（つまり百分率が１００を越える場合）、測定画像に対する測定値は１００とされる。

画像処理部１６１は、カメラ１４で測定画像を撮像する毎に、上述の処理を実施する。なお、測定開始ボタンを１回押したときに複数の測定画像が撮像される際には、該測定画像に対する測定値の平均値が、１回の測定における代表の測定値とされてもよい。

以上に説明した、汚れ検査方法によれば、基礎画像と測定画像とが受光面３０１の異なる箇所を撮像した画像であっても、太陽光発電モジュール３００の受光面３０１の汚れ度合いを測定して精度良く数値化することができる。

＜１−３−２．変形例＞
上述の実施例ではティーチングの際、画像処理部１６１はたとえば、基準画像の色空間内において基準球Ｓａを各軸方向に１階調ずつ移動させて、その都度、基準球Ｓａ内にある基準画素数ｍを検出する。但し、この手法では、たとえば各色成分値の階調数の３乗（本実施形態では１６³）回の検出処理を行うことになるため、演算負荷が高くなり易い。さらに、各色成分値の階調数が多いほど、演算負荷は大幅に増大する。このような演算負荷を軽減するため、変形例では、以下に説明する手法で汚れ度合いの測定値を算出する。

図６は、第１実施形態の変形例における汚れ度合いの数値化の手法を説明するためのフローチャートである。図７は、変形例における基準画像の色空間の一例である。なお、図７において、黒丸印は基準画像の画素Ｐａである。また、図７では、図を見易くするため、図示する画素Ｐａ及び後述する測定球Ｓｂの数を実際よりも大幅に少なくしている。

変形例では、基準領域Ｌ０（図２参照）でのティーチングの際、図７に示すように、画像処理部１６１は、基準画像の各画素ＰａのＲ成分値、Ｇ成分値、及びＢ成分値を算出し、各色成分値を色座標（Ｒ、Ｇ、Ｂ）とする画素Ｐａを色空間にそれぞれ描画する（Ｓ５０１）。

そして、基準画像の基準球Ｓａ内に色座標（Ｒ、Ｇ、Ｂ）がある基準画素数ｍが最大となるように該基準球Ｓａを決定するため、ステップＳ５０３〜Ｓ５０５を実施する。まず、画像処理部１６１は、基準画像の各々の画素Ｐａの色座標（Ｒ、Ｇ、Ｂ）を中心とする球状の領域（以下、測定球Ｓｂと呼ぶ。）を基準画像の色空間にそれぞれ描画する（Ｓ５０３）。なお、測定球Ｓｂは、本発明の「基準色範囲」の一例である。また、測定球Ｓｂの半径は、上述する実施例の基準球Ｓａの半径ｒと同じである。画像処理部１６１は、色空間において、基準画像の各々の画素の色座標（Ｒ、Ｇ、Ｂ）を中心とする所定の大きさの測定球Ｓｂの重なりが最も多い最多重領域Ａｒ（図７の斜線で示す領域）を算出し、最多重領域Ａｒに基づいて基準色座標（Ｒｂ、Ｂｂ、Ｇｂ）を決定する（Ｓ５０５）。なお、基準色座標（Ｒａ、Ｇａ、Ｂａ）は、たとえば、最多重領域Ａｒを含む基準球Ｓａに対応する画素Ｐａの色座標（Ｒ、Ｇ、Ｂ）を平均することで算出できる。また、基準色座標（Ｒａ、Ｇａ、Ｂａ）を算出する際、最多重領域Ａｒが複数ある場合、たとえば、そのうちのいずれかの最多重領域Ａｒの基準色座標を基準球Ｓａの中心として採用してもよい。或いは、複数の最多重領域Ａｒの各基準色座標を平均した色座標を基準球Ｓａの中心として採用してもよい。

次に、画像処理部１６１は、基準色座標（Ｒｂ、Ｂｂ、Ｇｂ）を中心とする半径ｒの基準球Ｓａを基準画像の色空間に描画する（Ｓ５０７）。そして、画像処理部１６１は、基準画像から基準球Ｓａ内にある基準画素Ｐａｍをそれぞれ検出し、基準球Ｓａの内部に含まれる基準画素数ｍを検出する（Ｓ５０９）。

以降のステップＳ５１１〜Ｓ５１７はそれぞれ、実施例（図４）のステップＳ３１１〜Ｓ３１７と同じであるため、その説明を省略する。

変形例の手法では、ティーチングの際に基準色座標（Ｒａ、Ｇａ、Ｂａ）を決定する際、基準画像の色空間において基準球Ｓａを各軸方向に動かす必要が無い。そのため、実施例と比べて、演算負荷を大幅に軽減することができる。

＜１−４．汚れ検査方法を応用した太陽光発電モジュールの管理方法＞
次に、汚れ検査装置１を用いた汚れ検査方法を応用した太陽光発電モジュール３００の管理方法の一例を説明する。通常、屋外に設置された太陽光発電モジュール３００は、風雨、温度、汚染ガス、飛散物、積雪、生物体汚染などの厳しい環境下に置かれる。そのため、設置から数年経過すると、”洗浄時期”になった、”そろそろ洗浄時期に近づいた”などの意見が、太陽光発電モジュール３００のＯ＆Ｍ（operation and maintenance）業者、又は太陽光発電所の管理者から出される。従来では、太陽光発電モジュール３００の受光面３０１の汚れ度合いを測定する方法が確立されていなかったため、実務経験又は慣例などにより受光面３０１の洗浄時期が決められていた。そして、手動の洗浄、高圧水洗浄、受光面３０１に載置される自走式の自動洗浄装置による洗浄などが行われ、洗浄前後の発電電力の差に基づいて発電電力の回復量が評価されるのみであった。つまり、受光面３０１の汚れ度合いと洗浄による発電電力の回復量とを数値化しておらず、両者の相関関係を理論的に管理されていなかった。以下に説明する太陽光発電モジュール３００の管理方法は、これらを新規に改善するものである。

図８は、太陽光発電モジュール３００の管理方法の一例を説明するためのフローチャートである。

まず、太陽光発電モジュール３００の発電電力Ｗｂと受光面３０１の汚れ度合いＳｂとを測定し、測定日時とともに記録する（Ｓ７０１）。受光面３０１の汚れ度合いＳｂは、たとえば、上述の汚れ検査装置１（図１参照）を用いて、上述の汚れ検査方法（図３参照）により測定する。

さらに、Ｓ７０１が実施された時点から所定の経過期間Ｔが経過した後（ステップＳ７０３でＹＥＳ）、太陽光発電モジュール３００の発電電力Ｗａと受光面３０１の汚れ度合いＳａとを測定し、測定日時とともに記録する（Ｓ７０５）。なお、経過期間Ｔは、日単位、週単位、月単位、又は年単位であってもよい。また、ステップＳ７０５は、好ましくはステップＳ７０１と同じ日射条件（日射強度、天候）の時期に実施される。

そして、ステップＳ７０１で測定した受光面３０１の汚れ度合いＳｂ及び太陽光発電モジュール３００の発電電力Ｗｂと、ステップ７０５で測定した受光面３０１の汚れ度合いＳａ及び太陽光発電モジュール３００の発電電力Ｗａと、ステップＳ７０１からＳ７０５までの経過期間Ｔと、に基づいて、太陽光発電モジュール３００の受光面３０１の洗浄時期が決定される（Ｓ７０７）。

ステップＳ７０７では、たとえば、まず、清浄面での汚れ度合いと洗浄前での汚れ度合いＳｂとの差（Ｓａ−Ｓｂ）を経過期間Ｔで割り算することにより、受光面３０１の汚れ速度ΔＳ＝｛（Ｓａ−Ｓｂ）／Ｔ｝を算出する。

また、汚れ度合いの差（Ｓａ−Ｓｂ）を今回の洗浄前後での発電電力の差（Ｗａ−Ｗｂ）で割り算することにより、汚れ度合いに対する発電電力の変化率ΔＷ＝｛（Ｓａ−Ｓｂ）／（Ｗａ−Ｗｂ）｝を算出する。

また、受光面３０１を洗浄する際の発電電力の閾値Ｗｓを設定し、上述の汚れ速度ΔＳ及び変化率ΔＷを用いて、発電電力が閾値Ｗｓになる時期を受光面３０１の洗浄時期として算出する。閾値Ｗｓは、たとえば、太陽光発電モジュール３００に要求される発電電力の下限値に基づいて設定できる。或いは、閾値Ｗｓは、太陽光発電モジュール３００の洗浄費用に対する該太陽光発電モジュール３００の発電電力の売電価格の費用対効果を考慮して設定できる。たとえば、該太陽光発電モジュール３００の発電電力を経過期間Ｔにおいて売電したときに得られる利益について、今回の洗浄をした場合と今回の洗浄をしなかった場合との比較を行い、両者の差額が洗浄費用以上になるように、閾値Ｗｓを決定できる。また、上述の差額が洗浄費用を十分に上回って所定の利益が得られるように、閾値Ｗｓを決定することもできる。本実施形態では、上述の費用対効果を考慮して、閾値Ｗｓは、太陽光発電モジュール３００を設置開始時期での発電電力Ｗｏの９０［％］程度の値に設定している。

なお、ステップＳ７０１又はＳ７０５の時点で、発電電力Ｗｂ、Ｗａが、閾値Ｗｓ未満であった場合には、該時点又はこれに近い日時を太陽光発電モジュール３００を洗浄する日に決定してもよい。

また、図８の管理方法では、ステップＳ７０１〜Ｓ７０５を１回行っている。但し、図８の例示に限定されず、ステップＳ７０１〜Ｓ７０５は、ステップＳ７０７を実施する前に複数回行ってもよい。この場合、ステップＳ７０７では、各経過期間Ｔと、各経過期間Ｔの開始時及び終了時における受光面３０１の汚れ度合いＳｂ、Ｓａ及び太陽光発電モジュール３００の発電電力Ｗｂ、Ｗａとに基づいて、太陽光発電モジュール３００の受光面３０１の洗浄時期を決定する。こうすれば、受光面３０１の洗浄時期をさらに精度良く算出できる。

さらに、ステップＳ７０１〜Ｓ７０５を複数回行う際、好ましくは、各回での経過期間Ｔのうちの一部は、他の一部と異なる時間長とされる。さらに好ましくは、各回での経過期間Ｔは全て、それぞれ異なる時間長とされる。こうすれば、受光面３０１の汚れ速度ΔＳ及び汚れ度合いに対する発電電力の変化率ΔＷのより正確な変化を得ることが確認できる。従って、受光面３０１の汚れ速度ΔＳ及び／又は汚れ度合いに対する発電電力の変化率ΔＷの変化が非線形であっても、受光面３０１の洗浄時期をより正確に決定できる。

また、上述の管理方法において、ステップＳ７０１及びＳ７０５は、好ましくは、一日のうちの早朝及び夕方のうちの少なくとも一方で実施される。

たとえば、太陽光に含まれる各波長の光の強度比は経時変化しないが、太陽光発電モジュール３００に入射する太陽光の日射強度は、主に、太陽の高度及び日射角度で変化する。１日の時間帯では、通常、１２：００〜１４：００が最大となる。１日における日射強度に対する太陽光発電モジュール３００の発電電力の関係はたとえば図９のようになる。日射強度は、図９では、日の出を含む夜明け時及び日の入りを含む夕暮れ時では０．２０［ｋＷ／ｍ²］未満であり、正午を含む真昼では０．６０［ｋＷ／ｍ²］よりも大きく、これらの間となる早朝及び夕方では、０．２０［ｋＷ／ｍ²］以上且つ０．６０［ｋＷ／ｍ²］以下である。このように、日射強度に対する発電電力の変化率は、早朝及び夕方で最も大きくなる。なお、この傾向は、太陽光発電モジュール３００の周囲温度が変化しても変わらない。

また、太陽光発電モジュール３００の発電電力は、通常、発電電力のピーク時に近い時間帯で複数の太陽光発電所から売電される逆潮流電力が急減に増加しないようにするため、ＰＣＳ（power control system）により上限閾値Ｗｃを越えないように抑制制御される。そのため、図１０に示すように、たとえば１０時前〜１５時過ぎを含む真昼に、上述の管理方法、特にステップＳ７０１及びＳ７０５を実施しても、太陽光発電モジュール３００の発電電力の差を評価できないことがある。また、図１０のたとえば６時以前の夜明け時及び１７時以降の夕暮れ時では、洗浄前後での太陽光発電モジュール３００の発電電力の増加量が非常に小さい。そのため、太陽光発電モジュール３００の発電電力の差が解りづらい。一方、たとえば６時〜１０前の早朝及びたとえば１５時過ぎ〜１７時の夕方では、ＰＣＳの出力抑制制御が実施されず、太陽光発電モジュール３００の発電電力の増加量も比較的大きい。

従って、上述の管理方法、特にステップＳ７０１及びＳ７０５を早朝及び／又は夕方に行うことにより、受光面３０１の汚れ度合いの進行によって発電電力が低下する傾向をより正確に検出できる。よって、太陽光発電モジュール３００の受光面３０１の洗浄時期をさらに正確に算出できる。

また、上述の管理方法では、汚れ検査装置１を用いて受光面３０１の汚れ度合いを検出した。但し、この例示に限定されず、受光面３０１の汚れ度合いは、汚れ検査装置１以外の装置を用いて検出されてもよい。たとえば、受光面３０１が汚れていると光の乱反射が起き易いことを利用し、測定対象物の表面の光沢度を測定する光沢計、又は、測定対象物の表面からの反射光の輝度を測定する輝度計などを用いてもよい。受光面３０１上の複数点の光沢度又は輝度をピンポイントで測定し、汚れた受光面３０１での各測定値と、清浄な受光面３０１での基準測定値とを比較することにより、汚れ度合いを評価することもできる。但し、光沢計及び輝度計の測定領域のサイズは、本実施形態の汚れ検査装置１の測定領域と比べて非常に狭い。そのため、本実施携帯の汚れ検査装置１よりも精度が低くなり易い。従って、受光面３０１の汚れ度合いを十分に正確に評価するためには、汚れ検査装置１を用いる場合と比べてより多くの測定点で測定を行う必要がある。

＜２．第２実施形態＞
上述の第１実施形態では、受光面３０１を覆う汚れの色相は考慮していない。しかしながら、実際には、汚れの色相は、太陽光発電モジュール３００の発電電力の変動に大きく影響する。たとえば、色相を考慮しない汚れ度合いが同程度であっても、汚れの色が黒に近いほど、発電電力の低下はより大きくなる。一方、汚れの色が白に近いほど、発電電力の低下は軽減される。そこで、第２実施形態では、第１実施形態（図４参照）又はその変形例（図６参照）で算出した測定値を汚れの色相を考慮して補正した補正測定値を算出する。これ以外は、第１実施形態と同様である。以下では、第１実施形態と異なる構成を説明する。また、第１実施形態と同様の構成要素には同じ符号を付し、さらに、第１実施形態と同様の構成の説明を省略することがある。

＜２−１．汚れ検査装置＞
第２実施形態において、汚れ検査装置１の画像処理部１６１は、測定画像の各々の画素の色座標（Ｒ、Ｇ、Ｂ）と、基準色座標（Ｒａ、Ｇａ、Ｂａ）と、測定画像の各々の画素の色座標（Ｒ、Ｇ、Ｂ）に対応する色成分別の補正値Ｎｒ、Ｎｇ、Ｎｂとに基づいて、受光面３０１の汚れ度合いの補正測定値を算出する。色成分別の補正値Ｎｒ、Ｎｇ、Ｎｂはそれぞれ、測定画像の各々の画素Ｐｂの色座標（Ｒ、Ｇ、Ｂ）に対応して設定されている。色成分別の補正値Ｎｒ、Ｎｇ、Ｎｂの設定情報は、たとえばメモリ１５に記憶されている。

具体的には、色成分別の補正値Ｎｒ、Ｎｇ、Ｎｂはそれぞれ、測定画像の色空間において基準球Ｓａ内にある画素（つまり範囲内画素Ｐｂｎ）の色座標（Ｒ、Ｇ、Ｂ）に対応する色成分別の補正値Ｎｒｎ、Ｎｇｎ、Ｎｂｎを含む。画像処理部１６１は、各々の範囲内画素Ｐｂｎのカウント値を色成分別の補正値Ｎｒｎ、Ｎｇｎ、Ｎｂｎによって補正し、補正後のカウント値を用いて汚れ度合いの補正測定値を算出する。なお、以下では、各々の範囲内画素Ｐｂｎの補正後のカウント値を補正カウント値ｎａと呼ぶ。

たとえば、範囲内画素ＰｂｎのＲ成分値に対応する補正値Ｎｒｎは、Ｒ成分値が最大の階調値（たとえば１５）に近いほどより小さく設定され、Ｒ成分値が最大の階調値の場合に最小値（たとえば１より小さい値）に設定される。一方、該補正値Ｎｒｎは、Ｒ成分値が最小の階調値（たとえば０）に近いほどより大きく設定され、Ｒ成分値が最小の階調値の場合に最大値（たとえば１より大きい値）に設定される。

範囲内画素Ｐｂｎの他の色成分別の補正値Ｎｇｎ、Ｎｂｎも同様である。たとえば、範囲内画素ＰｂｎのＧ成分値に対応する補正値Ｎｇｎは、Ｇ成分値が最大の階調値（たとえば１５）に近いほどより小さく設定され、Ｇ成分値が最大の階調値の場合に最小値（たとえば１より小さい値）に設定される。一方、該補正値Ｎｇｎは、Ｇ成分値が最小の階調値（たとえば０）に近いほどより大きく設定され、Ｇ成分値が最小の階調値の場合に最大値（たとえば１より大きい値）に設定される。

また、範囲内画素ＰｂｎのＢ成分値に対応する補正値Ｎｂｎは、Ｂ成分値が最大の階調値（たとえば１５）に近いほどより小さく設定され、Ｂ成分値が最大の階調値の場合に最小値（たとえば１より小さい値）に設定される。一方、該補正値Ｎｂｎは、Ｂ成分値が最小の階調値（たとえば０）に近いほどより大きく設定され、Ｂ成分値が最小の階調値の場合に最大値（たとえば１より大きい値）に設定される。

これらの色成分別の補正値Ｎｒｎ、Ｎｇｎ、Ｎｂｎは、たとえば、太陽電池セル３３０の材料のバンドギャップ、受光面３０１に入射する光の色相に応じた光反射率などに基づいて設定できる。

＜２−２．汚れ度合いの数値化＞
次に、第２実施形態における汚れ度合いの数値化の手法の実施例とその変形例とを説明する。

＜２−２−１．実施例＞
図１１は、第２実施形態の実施例における汚れ度合いの数値化の手法を説明するためのフローチャートである。なお、図１１のステップＳ９０１〜Ｓ９１５は、第１実施形態の実施例（図４）のステップＳ３０１〜Ｓ３１５と同様である。

ステップＳ９１５では、基準球Ｓａに含まれるｎ個の範囲内画素Ｐｂｎが検出される。画像処理部１６１は、メモリ１５に記憶された設定情報を参照して、各々の範囲内画素Ｐｂｎの色成分別の補正値Ｎｒｎ、Ｎｇｎ、Ｎｂｎをそれぞれ決定する（Ｓ９１６）。そして、画像処理部１６１は、Ｓ９０５で検出した基準画素数ｍ、Ｓ９１５で検出した範囲内画素数ｎ、及び、各々の範囲内画素Ｐｂｎの色成分別の補正値Ｎｒｎ、Ｎｇｎ、Ｎｂｎに基づいて測定画像に基づく汚れ度合いの補正測定値を算出する（Ｓ９１７）。

つまり、Ｓ９１７において、画像処理部１６１は、測定画像の各々の画素Ｐｂの色座標（Ｒ、Ｇ、Ｂ）と、基準色座標（Ｒａ、Ｇａ、Ｂａ）と、測定画像の各々の画素Ｐｂの色座標（Ｒ、Ｇ、Ｂ）に対応する色成分別の補正値Ｎｒ、Ｎｇ、Ｎｂとに基づいて、受光面３０１の汚れ度合いの補正測定値を算出する。言い換えると、画像処理部１６１は、測定画像の各々の画素Ｐｂの色座標（Ｒ、Ｇ、Ｂ）と、基準色座標（Ｒａ、Ｇａ、Ｂａ）とに基づく受光面３０１の汚れ度合いの測定値を、さらに測定画像の各々の画素Ｐｂの色座標（Ｒ、Ｇ、Ｂ）に対応する色成分別の補正値Ｎｒ、Ｎｇ、Ｎｂに基づいて補正した補正測定値を算出する。

たとえば本実施形態では、まず、画像処理部１６１は、各々の範囲内画素Ｐｂｎの補正カウント値ｎａ＝（Ｎｒｎ×Ｎｇｎ×Ｎｂｎ）を算出する。補正カウント値ｎａは、前述のごとく、第２実施形態において汚れの色相を考慮して、各々の範囲内画素Ｐｂｎのカウント値を補正した値である。なお、第１実施形態のように、汚れの色相を考慮しない場合、各々の範囲内画素Ｐｂｎのカウント値は１である。

さらに、画像処理部１６１は、ｎ個の範囲内画素Ｐｂｎにおける補正カウント値ｎａの総和Σｎａ＝｛（Ｎｒ１×Ｎｇ１×Ｎｂ１）＋（Ｎｒ２×Ｎｇ２×Ｎｂ２）＋・・・＋（Ｎｒｎ×Ｎｇｎ×Ｎｂｎ）｝を算出する。

そして、画像処理部１６１は、補正カウント値ｎａの総和Σｎａの基準画素数ｍに対する比率｛（Σｎａ）／ｍ｝により汚れ度合いを算出する。第２実施形態では、画像処理部１６１は、百分率｛１００×（Σｎａ）／ｍ｝を測定画像に基づく汚れ度合いの測定値とする。なお、百分率が１００を越える場合、測定画像に対する汚れ度合いの測定値は１００とされる。

画像処理部１６１は、カメラ１４で測定画像を撮像する毎に、図１１の処理を実施する。なお、測定開始ボタンを１回押したときに複数の測定画像が撮像される際には、測定値の平均値が、１回の測定における代表の測定値とされてもよい。

上述のように第２実施形態では、画像処理部１６１は、測定画像の各々の画素Ｐｂの色座標（Ｒ、Ｇ、Ｂ）と、基準色座標（Ｒａ、Ｇａ、Ｂａ）とに基づく受光面３０１の汚れ度合いの測定値を、さらに測定画像の各々の画素Ｐｂの色座標（Ｒ、Ｇ、Ｂ）に対応する色成分別の補正値Ｎｒ、Ｎｇ、Ｎｂに基づいて補正する。言い換えると、画像処理部１６１は、測定画像の各々の画素Ｐｂの色座標（Ｒ、Ｇ、Ｂ）と、基準色座標（Ｒａ、Ｇａ、Ｂａ）と、測定画像の各々の画素Ｐｂの色座標（Ｒ、Ｇ、Ｂ）に対応する色成分別の補正値Ｎｒ、Ｎｇ、Ｎｂとに基づいて、受光面３０１の汚れ度合いの補正測定値を算出する。上述のように、色相を考慮しない汚れ度合いの測定値を色成分別の補正値Ｎｒｎ、Ｎｇｎ、Ｎｂｎを用いて補正することにより、太陽光発電モジュール３００の発電電力の変動に対する受光面３０１を覆う汚れの色相の影響を考慮できる。従って、汚れ検査装置１を用いて太陽光発電モジュール３００の発電電力が低下する傾向をより正確に検出できる。

＜２−２−２．変形例＞
なお、ティーチングの際の演算負荷を軽減するため、図４（つまり第１実施形態の変形例）と同様の手法が採用されてもよい。図１２は、第２実施形態の変形例における汚れ度合いの数値化の手法を説明するためのフローチャートである。図１２のステップＳ１１０１〜Ｓ１１１５は、第１実施形態の変形例（図６）のステップＳ５０１〜Ｓ５１５と同様である。さらに、図１２のステップＳ１１１６〜Ｓ１１１７は、第２実施形態の実施例（図１１）のステップＳ９１６〜Ｓ９１７と同様である。画像処理部１６１は、カメラ１４で測定画像を撮像する毎に、図１２の処理を実施する。なお、測定開始ボタンを１回押したときに複数の測定画像が撮像される際には、測定値の平均値が、１回の測定における代表の測定値とされてもよい。

＜２−３．汚れ検査方法を応用した太陽光発電モジュールの管理方法＞
第２実施形態では、汚れ検査装置１を用いた汚れ検査方法を応用した太陽光発電モジュール３００の管理方法（図８参照）において、上述の補正測定値を用いる。たとえば、図８のステップＳ７０１及びＳ７０５において、受光面３０１の汚れ度合いＳｂ、Ｓａの補正測定値が、たとえば、上述の汚れ検査装置１（図１参照）を用いて、上述の汚れ検査方法（図１１、図１２参照）により測定される。つまり、測定画像の各々の画素Ｐｂの色空間における色座標（Ｒ、Ｇ、Ｂ）と、色空間における基準色座標（Ｒａ、Ｇａ、Ｂａ）とに基づく汚れ度合いの測定値Ｓｂ、Ｓａを、色座標（Ｒ、Ｇ、Ｂ）に対応する色成分別の補正値Ｎｒ、Ｎｇ、Ｎｂに基づいて補正した汚れ度合いの補正測定値が算出される。そして、上述の汚れ度合いの各々の補正測定値と、図８のステップＳ７０１及びＳ７０５にて測定した各々の発電電力Ｗｂ、Ｗａと、経過期間Ｔとに基づいて、受光面３０１の洗浄時期が決定される。色相を考慮した汚れ度合いの補正測定値を用いることにより、太陽光発電モジュール３００の発電電力が低下する傾向をさらに正確に検出できる。従って、受光面３０１の洗浄時期をさらに精度良く算出できる。

＜３．備考＞
以上、本発明の実施形態について説明した。なお、上述の実施形態は例示であり、その各構成要素及び各処理の組み合わせに色々な変形が可能であり、本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。

たとえば、上述の実施形態において、制御装置１６の機能的な構成要素のうちの少なくとも一部又は全部は、物理的な構成要素（たとえば電気回路、素子、装置など）で実現されていてもよい。

１００ 管理システム
１ 汚れ検査装置
１１ ハウジング
１１１ 開口
１２ 照明装置
１２１ 基体
１２２ ＬＥＤアレイ
１３ 照明駆動装置
１４ カメラ
１４１ レンズ
１４２ 撮像素子
１５ メモリ
１６ 制御装置
１６１ 画像処理部
１７ 表示装置
１８ 入力装置
１９ 通信装置
２０ 外部電源端子
２１ 内蔵電源
３００ 太陽光発電モジュール
３０１ 受光面
３１０ 透光性基板
３２０ 封止樹脂層
３３０ 太陽電池セル
３４０ バックフィルム
ＯＴ 外部端末
ＡＣ 外部電源
Ｌ０ 基準領域
Ｌ１〜Ｌ５ 測定領域
Ｐａ、Ｐｂ 画素
Ｐａｍ 基準画素
Ｐｂｎ 範囲内画素
Ｓａ 基準球
Ｓｂ 測定球
Ａｒ 最多重領域

Claims (11)

1. 太陽光発電モジュールの受光面の一部領域を覆うハウジングと、
   前記一部領域に光を照射する照明装置と、
   前記一部領域を撮像する撮像装置と、
   前記撮像装置により撮像された測定画像の各々の画素の色空間における第１色座標と、前記色空間における基準色座標とに基づいて、前記受光面の汚れ度合いを算出する画像処理部と、
   を備え、
   前記画像処理部は、前記色空間において、前記基準色座標を中心とする所定の大きさの基準色範囲内に第２色座標がある基準画像の画素の数が最大となるように、前記基準色座標を決定する、汚れ検査装置。
2. 太陽光発電モジュールの受光面の一部領域を覆うハウジングと、
   前記一部領域に光を照射する照明装置と、
   前記一部領域を撮像する撮像装置と、
   前記撮像装置により撮像された測定画像の各々の画素の色空間における第１色座標と、前記色空間における基準色座標とに基づいて、前記受光面の汚れ度合いを算出する画像処理部と、
   を備え、
   前記画像処理部は、前記色空間において、基準画像の各々の画素の第２色座標を中心とする所定の大きさの基準色範囲の重なりが最も多い領域を算出し、該領域に基づいて前記基準色座標を決定する、汚れ検査装置。
3. 前記画像処理部は、さらに前記第１色座標に対応する色成分別の補正値に基づいて前記汚れ度合いを補正する、請求項１又は請求項２に記載の汚れ検査装置。
4. 太陽光発電モジュールの受光面の一部領域を覆うハウジングと、
   前記一部領域に光を照射する照明装置と、
   前記一部領域を撮像する撮像装置と、
   前記撮像装置により撮像された測定画像の各々の画素の色空間における第１色座標と、前記色空間における基準色座標とに基づいて、前記受光面の汚れ度合いを算出する画像処理部と、
   を備え、
   前記画像処理部は、さらに前記第１色座標に対応する色成分別の補正値に基づいて前記汚れ度合いを補正する、汚れ検査装置。
5. 前記画像処理部は、前記色空間において、
   前記基準色範囲内に前記第１色座標がある前記測定画像の画素を検出し、
   前記画素の検出結果に基づいて前記受光面の汚れ度合いを算出する、請求項１〜請求項４のいずれか１項に記載の汚れ検査装置。
6. 太陽光発電モジュールの受光面のうちのハウジングで覆われ且つ照明装置により光が照射された一部領域を撮像装置で撮像するステップと、
   前記撮像装置により撮像された測定画像の各々の画素の色空間における第１色座標と、前記色空間における基準色座標とに基づいて、前記受光面の汚れ度合いを算出するステップと、
   を備え、
   前記算出するステップでは、前記色空間において、前記基準色座標を中心とする所定の大きさの基準色範囲内に第２色座標がある基準画像の画素の数が最大となるように、前記基準色座標を決定する、汚れ検査方法。
7. 太陽光発電モジュールの受光面のうちのハウジングで覆われ且つ照明装置により光が照射された一部領域を撮像装置で撮像するステップと、
   前記撮像装置により撮像された測定画像の各々の画素の色空間における第１色座標と、前記色空間における基準色座標とに基づいて、前記受光面の汚れ度合いを算出するステップと、
   を備え、
   前記算出するステップでは、前記色空間において、基準画像の各々の画素の第２色座標を中心とする所定の大きさの基準色範囲の重なりが最も多い領域を算出し、該領域に基づいて前記基準色座標を決定する、汚れ検査方法。
8. 太陽光発電モジュールの受光面のうちのハウジングで覆われ且つ照明装置により光が照射された一部領域を撮像装置で撮像するステップと、
   前記撮像装置により撮像された測定画像の各々の画素の色空間における第１色座標と、前記色空間における基準色座標とに基づいて、前記受光面の汚れ度合いを算出するステップと、
   を備え、
   前記算出するステップでは、さらに前記第１色座標に対応する色成分別の補正値に基づいて前記汚れ度合いを補正する、汚れ検査方法。
9. 太陽光発電モジュールの受光面の一部領域を覆うハウジングと、前記一部領域に光を照射する照明装置と、前記一部領域を撮像する撮像装置と、前記撮像装置により撮像された測定画像の各々の画素の色空間における第１色座標と、前記色空間における基準色座標とに基づいて前記受光面の汚れ度合いを算出する画像処理部と、を備える汚れ検査装置を用いて前記太陽光発電モジュールの前記受光面の前記汚れ度合いを測定するとともに、前記太陽光発電モジュールの発電電力を測定する第１の測定ステップと、
   前記第１の測定ステップを実施した時点から所定の経過期間の後に、前記汚れ検査装置を用いて前記汚れ度合いを測定するとともに、前記発電電力を測定する第２の測定ステップと、
   前記第１の測定ステップ及び前記第２の測定ステップでそれぞれ測定した前記汚れ度合い及び前記発電電力と、前記経過期間とに基づいて、前記受光面の洗浄時期を決定する決定ステップと、
   を備える、太陽光発電モジュールの管理方法。
10. 前記第１の測定ステップ及び前記第２の測定ステップにおいて、前記汚れ度合いの補正測定値が算出され、
    前記補正測定値は、前記第１色座標と前記基準色座標とに基づく前記汚れ度合いの測定値を、前記第１色座標に対応する色成分別の補正値に基づいて補正した値である、請求項９に記載の太陽光発電モジュールの管理方法。
11. 少なくとも前記第１の測定ステップ及び前記第２の測定ステップが、一日のうちの早朝及び夕方のうちの少なくとも一方で実施される、請求項９又は請求項１０に記載の太陽光発電モジュールの管理方法。

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