[发明专利]一种基于图像融合识别的光伏组件故障检测方法有效

专利信息
申请号: 201910563111.6 申请日: 2019-06-26
公开(公告)号: CN110266268B 公开(公告)日: 2020-11-10
发明(设计)人: 张彦;马梓焱;贺卓;王恒涛;路凯达 申请(专利权)人: 武汉理工大学
主分类号: G06T7/33 分类号: G06T7/33;H02S50/10;G06T3/4038;G06T5/50;G06T7/0004;G06K9/6268
代理公司: 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 42102 代理人: 王丹
地址: 430070 湖*** 国省代码: 湖北;42
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摘要: 发明提供一种基于图像融合识别的光伏组件故障检测方法,通过图像采集装置获取光伏组件的图像,包括红外热成像图像和可见光图像;利用基于强化KAZE算法的图像拼接算法对图像进行拼接;利用基于HSV模型和YCbCr模型的图像处理算法对图像进行色彩处理;通过中值滤波、形态学图像处理、边缘检测、轮廓提取和区域分离方法对图像进行处理;使用局部二值模式LBP分别提取红外热成像图像和可见光图像中光伏组件故障区域的特征向量;通过卷积神经网络算法对获得的特征向量进行分类识别,并将红外热成像图像和可见光图像中同一位置的识别结果进行融合识别,判断故障类型;基于故障类型的判断结果,进行故障发展趋势的预测;进行针对性维护措施的决策。
搜索关键词: 一种 基于 图像 融合 识别 组件 故障 检测 方法
【主权项】:
1.一种基于图像融合识别的光伏组件故障检测方法,其特征在于:它包括以下步骤:S1、通过图像采集装置获取光伏组件的图像,所述的图像包括红外热成像图像和可见光图像;S2、利用基于强化KAZE算法的图像拼接算法对所述的图像进行拼接;S3:利用基于HSV模型和YCbCr模型的图像处理算法对图像进行色彩处理;S4:通过中值滤波、形态学图像处理、边缘检测、轮廓提取和区域分离方法对图像进行处理;S5:使用局部二值模式LBP分别提取红外热成像图像和可见光图像中光伏组件故障区域的特征向量;S6:通过卷积神经网络算法对获得的特征向量进行分类识别,并将红外热成像图像和可见光图像中同一位置的识别结果进行融合识别,判断故障类型;S7:基于故障类型的判断结果,进行故障发展趋势的预测;S8、进行针对性维护措施的决策。
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