[发明专利]一种应用于光伏电站现场的EL缺陷检测方法

说明书

本发明公开了一种应用于光伏电站现场的EL缺陷检测方法，包括如下步骤：对获取的原始光伏组件的EL图像进行预处理，得到矫正后的EL图像；对矫正后的EL图像进行裁切，形成m×n的电池片；对得到的电池片进行灰度化、腐蚀、膨胀、二值化、像素运算的方式处理，根据像素投影找到可能出现的EL缺陷，进行缺陷分析。该方法加入了对拍摄组件矫正的算法，应用场景广泛，有效协助测试人员对现场EL图像的判定，提高工作效率，对现场拍摄的EL图像，可通过个人电脑进行处理操作，代替了相当一部分纯手工的工作量，使效率大大提升；数据化的操作提高检测精度，降低判断结果的不确定性。

技术领域

本发明涉及一种光伏组件检测技术，尤其涉及一种应用于光伏电站现场的EL缺陷检测方法。

背景技术

光伏系统是利用太阳能电池组件及其他辅助设备将太阳能转换成电能的系统。目前光伏系统的应用十分广泛，除了中国作为最大的应用市场外，其他诸如西班牙、美国、印度、越南以及中东等的新兴地区也对其市场拓展起到了很大的推动作用，尤其是在经过2018年度的调整后，全球光伏系统的市场恢复到强有力的发展轨迹上。

作为光伏系统的核心组成部分，太阳能电池组件对于整个系统的发电效率起着至关重要的作用。然而除去制造工艺的参差不一，现场的施工安装、后期的运营维护同样会成为影响组件质量优劣的因素。因此，对于太阳能电池组件定期的检测工作成为必不可少的程序，例如进行太阳能电池组件的EL(Electro Luminescence，电致发光)检测。

太阳能电池组件的EL检测，是给光伏组件通上反向电压，通过专业相机在黑暗环境下拍摄其照片，可从图像中找出隐裂、断栅、碎屏、黑斑等内部缺陷。然而，目前的EL检测存在如下问题：

(1)目前EL缺陷判断的工作主要由人工来完成，对于抽样比例较大的检测项目，其效率非常低；

(2)由于受电站复杂现场的条件所限，且EL拍摄基本在夜间作业，现场检测人员很难像实验室EL测试一样，拍摄出角度与高度比较完美的组件照片，这无疑对后期的缺陷判定工作增加了难度，使得判定结果存在较大不确定性。

因此，本领域技术人员致力于研发一种基于太阳能光伏组件检测技术，结合图像处理算法，具体应用于光伏电站复杂现场EL图像的缺陷判定方法，以解决上述问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种应用于光伏电站现场的EL缺陷检测方法，以解决背景技术中的问题。

为了解决上述问题，本发明提供了一种应用于光伏电站现场的EL缺陷检测方法，包括如下步骤：

(1)对获取的原始光伏组件的EL图像进行预处理，得到矫正后的EL图像；

(2)对步骤(1)中矫正后的EL图像进行裁切，形成m×n的电池片；

(3)对步骤(2)中得到的电池片进行灰度化、腐蚀、膨胀、二值化、像素运算的方式处理，根据像素投影找到可能出现的EL缺陷，进行缺陷分析。

进一步的，在步骤(1)中，获取的原始光伏组件的EL图像需要导入设定的判定模型当中，并配置光伏组件的基本信息，从而匹配不同的判定模型。

进一步的，在步骤(1)中，对获取的原始EL图像进行预处理时，需要对图像中的光伏组件进行第一次裁剪，裁减掉周围对后期处理产生影响的干扰项，例如可能出现在原始EL图像当中的夜晚照明的杂光、现场其他测试人员等。

进一步的，在第一次裁剪处理完成后，需要对光伏组件的轮廓进行识别，判断最大轮廓是否有四个顶点，作为找到光伏组件坐在轮廓的依据，并得到光伏组件四个顶点在图像中的坐标值。

进一步的，在轮廓识别完成，获取光伏组件顶点坐标后，进行透视变换处理即可得到矫正后的光伏组件EL图像。