[发明专利]基于人工智能的光伏电池板焊带偏移检测方法及装置

权利要求书

1.一种基于人工智能的光伏电池板焊带偏移检测方法，其特征在于，该方法还包含以下几个步骤：

获取光伏电池板表面的正视图，对所述正视图进行裁剪得到每一条焊带的裁剪图并进行标号；

对所述焊带的裁剪图进行边缘检测，利用形态学操作增强所述焊带的边缘特征，得到反映焊带边缘走向的边缘二值图像并进行采样，获得采样点的坐标信息；

对所述采样点进行直线拟合，得到直线方程；对所述采样点进行多项式拟合，设置误差函数对所述多项式进行评估优化所述多项式的系数，建立拟合程度评价指标确定拟合程度最好的最高次幂，获得反映焊带边缘实际走向的多项式方程；

通过多项式方程和直线方程的差值运算判定焊带是否存在偏移，结合所述焊带的裁剪图的标号得到偏移焊带的位置信息。

2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的光伏电池板焊带偏移检测方法，其特征在于，所述获取光伏电池板表面的正视图还包括以下步骤：

利用关键点检测网络得到光伏电池板表面图像上四个角点的坐标，利用四点法对所述表面图像进行矫正得到所述光伏电池板表面的正视图。

3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的光伏电池板焊带偏移检测方法，其特征在于，所述设置误差函数对所述多项式进行评估的步骤还包括：

利用梯度下降法在多项式系数的梯度方向上进行参数调整，使得误差值降低,不断迭代，更新多项式的系数。

4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的光伏电池板焊带偏移检测方法，其特征在于，所述拟合程度评价指标为：

其中，Pro_m为拟合程度评价指标，L_m(x_t)为突变点x_t对应的拟合后的纵坐标，y_t为突变点对应的实际纵坐标，L_m(x_i)为第i个采样点所对应的拟合多项式的纵坐标，x_i为第i个采样点所对应的实际横坐标，y_i为第i个采样点所对应的实际纵坐标，N为采样点的数量，m为拟合的多项式的最高次幂。

5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的光伏电池板焊带偏移检测方法，其特征在于，所述确定拟合程度最好的最高次幂还包括以下步骤：

在设定范围内不断更新最高次幂的值并同时对多项式进行拟合，计算不同的最高次幂对应的拟合程度评价指标，在迭代的过程中通过比较得到拟合程度评价指标最小值对应的最高次幂。

6.一种基于人工智能的光伏电池板焊带偏移检测装置，其特征在于，该装置还包括以下几个模块：

图像矫正模块，用于获取光伏电池板表面的正视图，对所述正视图进行裁剪得到每一条焊带的裁剪图并进行标号；

图像采样模块，用于对所述焊带的裁剪图进行边缘检测，利用形态学操作增强所述焊带的边缘特征，得到反映焊带边缘走向的边缘二值图像并进行采样，获得采样点的坐标信息；

拟合模块，用于对所述采样点进行直线拟合，得到直线方程；对所述采样点进行多项式拟合，设置误差函数对所述多项式进行评估优化所述多项式的系数，建立拟合程度评价指标确定拟合程度最好的最高次幂，获得反映焊带边缘实际走向的多项式方程；

偏移判断模块，用于通过多项式方程和直线方程的差值运算判定焊带是否存在偏移，结合所述焊带的裁剪图的标号得到偏移焊带的位置信息。

7.根据权利要求6所述的一种基于人工智能的光伏电池板焊带偏移检测装置，其特征在于，所述图像矫正模块还包括：

关键点检测单元，用于利用关键点检测网络得到光伏电池板表面图像上四个角点的坐标，利用四点法对所述表面图像进行矫正得到所述光伏电池板表面的正视图。

8.根据权利要求6所述的一种基于人工智能的光伏电池板焊带偏移检测装置，其特征在于，所述拟合模块还包括：

系数调整单元，用于利用梯度下降法在多项式系数的梯度方向上进行参数调整，使得误差值降低,不断迭代，更新多项式的系数。