[发明专利]一种基于颜色与纹理识别技术来判断光伏电池板是否肮脏的方法

摘要

一种基于颜色与纹理识别技术来判断光伏电池板是否肮脏的方法，该方法主要是利用了光伏电池板在不同光线、不同肮脏程度下，颜色、亮度和强度有差异、纹理有差异的特性，来判断一片光伏电池板的肮脏程度，它包括如下三个步骤步骤一是识别颜色的差异；步骤二是识别纹理的差异；步骤三是综合上面两个步骤得到的结果，计算一个综合值或做出一个总结，判断是否超过可接受的肮脏程度，然后做下一步的决定；本发明是基于颜色识别、纹理识别，并结合机器深度学习算法，来判断光伏电池板上的肮脏程度、灰尘厚度、或者是否有粘沾物，为监控系统提供自动化、智能化的决策依据，是否该进行光伏电池板清洗的工作，它大幅度降低了光伏电站的运营成本。

主权项

一种基于颜色与纹理识别技术来判断光伏电池板是否肮脏的方法，该方法主要是利用了光伏电池板在不同光线、不同肮脏程度下，颜色、亮度和强度有差异、纹理有差异的特性，来判断一片光伏电池板的肮脏程度，其特征在于它包括如下三个步骤：步骤一是：识别颜色的差异，具体包括：1a)摄像头拍摄光伏电池板的照片；1b)把照片发送给服务器；1c)服务器分成三个独立且并行的任务进行分析：I)分析颜色累计差：1)读取每一像素的RGB值，2)计算整体RGB值，3)计算颜色的时间导数累计差；II)分析强度累计差：1)把图片的RGB颜色空间转换成YUV颜色空间，2)计算整体强度值，3)计算强度的时间导数累计差；III)分析亮度累计差：1)把图片的RGB颜色空间转换成HSV颜色空间，2)计算整体亮度值，3)计算亮度的时间导数累计差S；1d)把三个分析任务得出的结果进行总结；1e)判断是否超过可接受的肮脏程度；1f)如果已经超过，则进入下一步的决策流程。如果还未超过，等待下一张图来分析；步骤二是：识别纹理的差异，具体包括：2a)摄像头拍摄光伏电池板的图片；2b)把图片发送给服务器；2c)服务器把图片转换成黑白色；2d)服务器分成二个独立且并行的任务进行纹理分析：I)采用高斯差的算法检测斑块差异：1)用高斯差(Gaussian Difference)算法对图片进行转换，2)提取图片中的斑块特征，3)与干净光伏电池板的斑块特征做比较，4)计算斑块特征差异量；II)采用Sobel算法检测边缘(线条)差异：1)用Sobel算法对图片进行转换，2)提取图片中的线条特征，3)与干净光伏电池板的线条特征做比较，4)计算线条特征差异量；2e)把二个分析任务得出的结果进行总结；2f)判断是否超过可接受的肮脏程度；2g)如果已经超过，则进入下一步的决策流程；如果还未超过，等待下一张图来分析；步骤三是：综合上面两个步骤得到的结果，计算一个综合值或做出一个总结，判断是否超过可接受的肮脏程度，然后做下一步的决定。