[发明专利]一种光伏焊带智能检测方法

说明书

本发明涉及一种光伏焊带智能检测方法，属于光伏电池技术领域。该方法研究的对象为光伏电池片焊带，包括以下步骤：该方法获取光伏电池片对应的目标图像；根据目标图像得到目标图像在霍夫空间中的各高亮点坐标；根据各高亮点的横坐标得到各角度类别对应的各目标高亮点；根据各角度类别中相邻目标高亮点坐标之间的距离得到各线类别对应的各目标高亮点；根据各角度类别对应的各线类别中的目标高亮点数量，得到目标图像对应的各焊带区域；根据各焊带区域对应的热红外图像，判断目标图像对应的各焊带区域是否出现焊接异常现象。本发明可以相对可靠的判断出各焊带区域是否出现焊接异常现象。

技术领域

本发明涉及光伏电池技术领域，具体涉及一种光伏焊带智能检测方法。

背景技术

光伏电池片也称为太阳能电池片，光伏电池片并非是一块面板，它是由若干块太阳能小面板通过焊接导通而制成，并且光伏电池片的正反面都印有焊接位置，可以用适当宽度的镀锡铜带直接焊接，但是可能由于焊接操作或者其它因素的影响，可能会使光伏电池片上的焊带区域出现焊接异常现象，例如虚焊或者锡珠等异常现象，而焊带区域上的这种异常现象可能会严重影响光伏电池片的使用效果。

现有的一般基于阈值分割或者边缘检测的方式得到光伏电池片上的焊带区域，而这种得到光伏电池片上焊带区域的方式可能会受到光照或者其它噪声的影响，可能会使得到的焊带区域不可靠，进而可能会影响焊带区域对应的焊接质量的分析。

发明内容

本发明提供一种光伏焊带智能检测方法，用于解决现有方法不能可靠的分析光伏电池片上焊带区域的焊接质量的问题，所采用的技术方案具体如下：

第一方面，本发明一个实施例提供了一种光伏焊带智能检测方法包括以下步骤：

获取光伏电池片对应的目标图像；

对所述目标图像进行霍夫直线检测，得到目标图像在霍夫空间中的各高亮点坐标；

根据所述各高亮点的横坐标对所述各高亮点进行分类，得到各角度类别对应的各目标高亮点；根据所述各角度类别中相邻目标高亮点坐标之间的距离，得到各角度类别对应的各线类别以及各线类别对应的各目标高亮点；

根据所述各角度类别对应的各线类别中的目标高亮点数量，得到目标图像对应的各焊带区域；

根据所述各焊带区域对应的热红外图像，判断目标图像对应的各焊带区域是否出现焊接异常现象。

有益效果：本发明将目标图像作为得到目标图像在霍夫空间中的各高亮点坐标的依据；将各高亮点的横坐标作为得到各角度类别对应的各高亮点的依据；将各角度类别中相邻高亮点坐标之间的距离作为得到各角度类别对应的各线类别以及各线类别对应的各高亮点的依据；将各角度类别对应的各线类别中的高亮点数量作为得到目标图像对应的各焊带区域；将各焊带区域对应的热红外图像作为判断目标图像对应的各焊带区域是否出现焊接异常现象的依据。本发明可以相对可靠的检测处光伏电池片上的各焊带区域，进而基于各焊带区域对应的热红外图像可以相对可靠的判断出各焊带区域是否出现焊接异常现象。

优选的，获取光伏电池片对应的目标图像的方法，包括：

利用图像采集系统获取光伏电池片对应的原始图像；

对所述原始图像利用语义分割网络，得到仅含有光伏电池片的图像；

根据所述仅含有光伏电池片的图像和原始图像，得到仅含有光伏电池片的RGB图像；

对所述仅含有光伏电池片的RGB图像进行灰度化处理，得到仅含有光伏电池片的灰度图像；

利用otsu阈值分割算法对所述灰度图像进行阈值分割，得到所述灰度图像对应的二值图像和第一阈值，将所述二值图像记为光伏电池片对应的目标图像。

优选的，根据所述各高亮点的横坐标对所述各高亮点进行分类，得到各角度类别对应的各目标高亮点的方法，包括：

利用边缘检测算法对所述目标图像进行边缘检测，得到目标图像对应的各边缘连通域；