[发明专利]一种基于计算机视觉的太阳能电池板阴影处理方法

说明书

本发明涉及一种基于计算机视觉的太阳能电池板阴影处理方法，获取太阳能电池板初始图像，将太阳能电池板初始图像切分为两个完全相同的图像，对这两个图像进行灰度化，最终得到相关的像素点个数，将这两个图像进行HSV转换，最终得到得到对应的V通道平均值，计算阴影区域比较系数，根据阴影区域比较系数和预设阈值进行循环处理，得到阴影区域的面积；对太阳能电池板初始图像进行亮度修正，然后输入到阴影级别识别模型中，获取目标阴影级别，最后根据获取到的目标阴影级别，对太阳能电池板进行相应的处理。本发明提供了一种自动对太阳能电池板的阴影进行检测和处理的方式，相较于人工的检测和处理方式，效率和可靠性得到很大的提升。

技术领域

本发明涉及一种基于计算机视觉的太阳能电池板阴影处理方法。

背景技术

当太阳能电池板被局部遮挡时，太阳能电池板上会存在阴影，发电效率出现一定的差异，进而影响输出功率，还有可能会造成太阳能电池板的局部温度上升，从而损坏太阳能电池板，因此，需要对太阳能电池板的遮挡情况进行检测，通常采取的检测方式为人工检测的方式，人工检测方式不但效率比较低，还会严重增大工作人员的工作负担。而且，工作人员也无法针对不同情况的阴影进行合适的处理，以消除阴影区域对太阳能电池板的影响。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于计算机视觉的太阳能电池板阴影处理方法，用以解决人工对阴影的检测和处理的方式的效率和可靠性比较差的问题。

为了解决上述问题，本发明采用以下技术方案：

一种基于计算机视觉的太阳能电池板阴影处理方法，包括：

(1)获取太阳能电池板初始图像，所述太阳能电池板初始图像为RGB图像；

(2)将所述太阳能电池板初始图像切分为两个形状和大小均相同的图像，获取第一图像和第二图像；

(3)将所述第一图像和第二图像分别进行灰度化，得到第一灰度图像和第二灰度图像；

(4)根据所述第一灰度图像，获取所述第一灰度图像中各像素点的灰度值，并结合第一预设灰度值范围和第二预设灰度值范围，获取处于所述第一预设灰度值范围的像素点个数，得到第一像素点个数，以及获取处于所述第二预设灰度值范围的像素点个数，得到第二像素点个数；根据所述第二灰度图像，获取所述第二灰度图像中各像素点的灰度值，并结合所述第一预设灰度值范围和第二预设灰度值范围，获取处于所述第一预设灰度值范围的像素点个数，得到第三像素点个数，以及获取处于所述第二预设灰度值范围的像素点个数，得到第四像素点个数；

(5)将所述第一图像和第二图像分别转换到HSV色彩空间，得到第一HSV图像和第二HSV图像；

(6)根据所述第一HSV图像，获取所述第一HSV图像中各像素点的V通道值，并计算所述第一HSV图像中各像素点的V通道值的平均值，得到第一平均值；根据所述第二HSV图像，获取所述第二HSV图像中各像素点的V通道值，并计算所述第二HSV图像中各像素点的V通道值的平均值，得到第二平均值；

(7)根据第一像素点个数、第二像素点个数、第三像素点个数、第四像素点个数、第一平均值和第二平均值计算阴影区域比较系数；

(8)比较阴影区域比较系数与预设阈值的大小，若阴影区域比较系数的绝对值大于或者等于预设阈值，则判定第一图像或者第二图像存在阴影区域，并根据第一像素点个数和第二像素点个数的和值与第三像素点个数和第四像素点个数的和值之间的大小关系，以及第一平均值和第二平均值之间的大小关系判断第一图像和第二图像中哪一个存在阴影区域，得到存在阴影区域的图像；