[发明专利]基于可见光和热红外的光伏组件热斑联合检测系统及方法

权利要求书

1.一种基于可见光和热红外的光伏组件热斑联合检测系统，其特征在于，包括无人机机载系统和地面站系统，

所述无人机机载系统包括图像采集模块、机载通信模块和定位模块；所述图像采集模块用于采集可见光图像和热红外图像；所述定位模块用于记录图像采集模块中的可见光图像和热红外图像的拍摄位置信息；所述机载通信模块用于接收图像采集模块中的可见光图像和热红外图像传输至地面站系统的地面通信模块；

所述地面站系统包括地面通信模块和地面故障诊断模块；所述地面通信系统将接收到的可见光图像和热红外图像传输至地面故障诊断系统；所述地面故障诊断模块包括Resnet-50网络模型模块，所述Resnet-50网络模型模块用于对可见光图像和热红外图像进行识别诊断以确定光伏组件中热斑的位置。

2.根据权利要求1所述一种基于可见光和热红外的光伏组件热斑联合检测系统，其特征在于，所述无人机机载系统设置有机载故障诊断模块，所述机载故障诊断模块用于负责完成通信条件差时对热红外图像的离线诊断，且将热红外图像的热斑的位置信息传输至地面站系统。

3.根据权利要求2所述一种基于可见光和热红外的光伏组件热斑联合检测系统，其特征在于，所述无人机机载系统设置有存储模块，所述存储模块用于配合机载故障诊断模块在通信条件差时对热红外图像的离线诊断，并将诊断结果与图像位置信息存储。

4.根据权利要求2所述一种基于可见光和热红外的光伏组件热斑联合检测系统，其特征在于，所述机载故障诊断模块中设置有mobileV3网络模型模块，所述mobileV3网络模型模块用于通信条件差时对热红外图像的热斑进行识别检测。

5.根据权利要求1所述一种基于可见光和热红外的光伏组件热斑联合检测系统，其特征在于，所述地面故障诊断模块中设置有数据融合决策模块，所述数据融合决策模块用于将可见光图像的识别结果和热红外图像的识别结果进行数据融合，进而判断光伏组件中热斑是否出现。

6.根据权利要求1所述一种基于可见光和热红外的光伏组件热斑联合检测系统，其特征在于，所述地面站系统还包括系统管理模块，所述系统管理模块用于控制规划设置无人机的飞行参数，以及将地面故障诊断模块识别的热斑结果生成检测报告反馈给工作人员。

7.根据权利要求6所述一种基于可见光和热红外的光伏组件热斑联合检测系统，其特征在于，所述无人机机载系统还包括飞行控制模块、路径规划模块以及存储模块地面；所述飞行控制模块负责控制无人机的飞行姿态，并根据地面站系统的系统管理模块的指令灵活调整飞行状态，路径规划模块用于控制无人机的巡检线路。

8.根据权利要求1所述一种基于可见光和热红外的光伏组件热斑联合检测系统，其特征在于，所述图像采集模块包括热红外摄像仪和可见光摄像仪，所述定位模块采用GPS定位模块。

9.一种基于可见光和热红外的光伏组件热斑联合检测方法，其特征在于，基于权利要求1-8任一项所述的检测系统，包括，

步骤1，通过无人机采集光伏组件的热红外图像与可见光图像；

步骤2，将获得的热红外图像与可见光图像进行识别标注，获得训练数据集；

步骤3，通过卷积神经网络对训练数据集进行训练；

步骤4，将训练后的训练数据集输入到改进的Resnet-50的网络模型中，对热红外图像与可见光图像的热斑进行识别检测，使用多数投票法确定最终的检测结果，并通过检测结果判断是否出现热斑。

10.根据权利要求9所述一种基于可见光和热红外的光伏组件热斑联合检测方法，其特征在于，Resnet-50的网络模型的改进具体过程为：在原Resnet-50网络中加入卷积核对输入热红外图像做升维处理，再将原Resnet-50网络中大卷积核更换为多个小卷积核，将原Resnet-50网络中平均池化层和全连接层替换为全局平均池化层，从而获得改进的Resnet-50的网络模型。