[发明专利]基于人工智能的光伏相机视角偏差判断方法及系统

说明书

本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及基于人工智能的光伏相机视角偏差判断方法及系统。该系统包括数据采集模块，用于获取光伏电池板表面纹理图像；焊带和栅线检测模块，用于提取每块电池板图像的焊带和栅线的掩膜；成像缺陷检测模块，用于根据焊带和栅线掩膜图像的排列分布特征判断电池板图像上是否存在第一成像缺陷并获得第一成像缺陷类型；成像缺陷定位模块，用于根据每列像素的特征向量输出每列像素的第二成像缺陷类型；偏移判断模块，用于根据相应的缺陷像素列数k_i判断偏移角度α和偏移方向。该系统通过纹理图像的像素列数判断出相机的偏移角度和偏移方向。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及基于人工智能的光伏相机视角偏差判断方法及系统。

背景技术

使用轨道线扫描相机采集光伏电池板的表面纹理时，相机的视角可能会发生改变，这种改变可能由于环境的因素引起，例如大风，也可能由于轨道线扫描相机自身的因素引起，例如相机没固定好，也可能其他更复杂的因素。

线扫描相机在采集图像过程中由于相机视角的突然变动，会导致采集的图像出现缺陷，例如线扫描相机朝着移动的反方向转动而引起的视角偏移时，向会重复采样电池板的纹理，使得图像出现重复像素；如果线扫描相机朝着移动的方向转动而引起的视角偏移时，某些纹理会被遗漏掉，导致成像信息缺失。

发明人在实践中，发现上述现有技术存在以下缺陷：

由于相机发生偏移时，偏移角度很小，较难检测出相机的偏移方向与程度，不利于矫正相机的偏移。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供基于人工智能的光伏相机视角偏差判断方法及系统，所采用的技术方案具体如下：

第一方面，本发明一实施例提供了一种基于人工智能的光伏相机视角偏差判断方法，该方法步骤包括获取光伏电池板表面纹理图像；提取光伏电池板表面纹理图像的焊带和栅线的掩膜；根据焊带和栅线掩膜图像的排列分布特征判断电池板图像上是否存在成像缺陷并获得第一成像缺陷类型；提取存在第一成像缺陷的电池板表面纹理图像的每列像素的特征向量，根据特征向量输出每列像素的第二成像缺陷类型；根据第二成像缺陷类型，获取相应的缺陷像素列数k_i以及缺陷像素列数k_i与相机的偏移角度α正切值的比例系数k₀；结合像素列数k_i与比例系数k₀判断偏移角度α和偏移方向。

第二方面，本发明另一实施例提供了一种基于人工智能的光伏相机视角偏差判断系统，该系统包括图像采集模块、焊带和栅线检测模块、成像缺陷检测模块、成像缺陷定位模块和偏移判断模块。

其中，数据采集模块，用于获取光伏电池板表面纹理图像。

焊带和栅线检测模块，用于提取光伏电池板表面纹理图像的焊带和栅线的掩膜。

成像缺陷检测模块，用于根据焊带和栅线掩膜图像的排列分布特征判断电池板图像上是否存在第一成像缺陷并获得第一成像缺陷类型。

成像缺陷定位模块，用于提取存在第一成像缺陷的电池板表面纹理图像的每列像素的特征向量，根据特征向量输出每列像素的第二成像缺陷类型。

偏移判断模块，用于根据第二成像缺陷类型，获取相应的缺陷像素列数k_i以及缺陷像素列数k_i与相机的偏移角度α正切值的比例系数k₀；结合像素列数k_i与比例系数k₀判断偏移角度α和偏移方向。

本发明至少具有如下有益效果：