[发明专利]一种光伏电池热斑的图像识别方法

说明书

本发明属于图像处理领域，具体地而言为一种光伏电池热斑的图像识别方法。为了找出光伏电池热斑的位置及面积，该方法采用了亚像素图像匹配的方法，并且结合四叉树图像分割方法、插值法获取样本图像以及均方差方法实现了热斑识别。首先在电站运行正常时，获取光伏电池温度的原始图像，将其作为原始样本图像；然后将图像分割成四等分，再采用亚像素梯度匹配算法，将光伏电池温度的待检测图像与原始样本图像进行匹配，找出最小的匹配值；再结合均方差阈值判别方法，计算出各个图像像素的均值以及均差值，当计算结果大于指定的阈值时，则认为所述光伏电池出现热斑；同时计算出热斑的面积。此方法能够准确的识别出光伏电站的热斑，计算精度达到了亚像素级。

技术领域

本发明属于图像处理领域，具体地而言为一种光伏电池热斑的图像识别方法。

背景技术

光伏电站需要运营25年，这期间光伏组件常常会被鸟粪、灰尘、阴影、落叶、积雪等覆盖，由于局部遮挡的存在，某些电池片的电流、电压发生了变化，从而在这些电池组件上产生了局部温度升高，即产生热斑效应，使发电量大大减少，甚至造成火灾的发生。热斑效应的检测可采用两种方法：1)根据故障状态下光伏阵列电流和电压的变化进行热斑检测；2)应用图像处理算法，对红外图像中热斑进行识别。方法一主要是对整个系统故障进行检测，而方法二是对每块电池板的故障进行检测，两种方法检测的对象不同。

由于大面积的光伏并网电站有许多人眼不易发现的位置，因此目前人们采用无人机搭载热成像仪来获得光伏电池的温度图像，用于判断光伏电池是否出现热斑。采用人工识别是否出现热斑，面对着无人机拍摄的大量热成像，人们需要通过软件慢慢调节到适当的温度值，才能看到一张图像是否出现热斑，大量的图像很费时间，并且很容易产生遗漏。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于提供一种光伏电池热斑的图像识别方法，解决现有技术识别不准确，误判率高的问题。

本发明是这样实现的，

一种光伏电池热斑的图像识别方法，该方法包括：

步骤1：在电站运行正常时，获取光伏电池温度的原始图像，将其作为原始样本图像；

步骤2：拍摄当前温度下的待检测图像，根据温度测量仪测出光伏电池的表面温度值；

步骤3：对原始样本图像进行插值，得出当前温度下的样本图像；

步骤4：将待检测图像进行四叉树分割成四等分；

步骤5：采用亚像素梯度匹配算法，将光伏电池温度的待检测图像与步骤3当前温度下的样本图像进行匹配，找出最小的匹配值；具体包括：先进行整像素图像匹配，求出的整像素匹配区域，得出整像素匹配区域中心点的位移；计算亚像素点值，根据计算的亚像素点值，在整像素匹配区域中心点的位移上，得到亚像素图像匹配后中心点的位移，进行亚像素图像匹配得到亚像素点匹配的最小匹配值C_k(p)的值；

步骤6：采用均方差阈值判别方法，计算出各个图像像素对应的最小匹配值C_k(p)的均值以及均差值，当计算结果大于指定的阈值时，则认为光伏电池出现热斑，同时计算出热斑的面积。

进一步地，步骤1拍摄样本图像包括：

选择w₁,w₂,…w_v共v个不同的温度，并且w₁w₂…w_v，在光伏电站发电正常的状态下，选择晴好天气，用远红外测量仪，确定好拍摄位置，在每个w_i温度下，拍摄出样本图像K个，送入图像识别模块。

进一步地，步骤2拍摄待检测图像包括：