[发明专利]一种应用于光伏电站现场的EL缺陷检测方法

权利要求书

1.一种应用于光伏电站现场的EL缺陷检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)对获取的原始光伏组件的EL图像进行预处理，得到矫正后的EL图像；

(2)对步骤(1)中矫正后的EL图像进行裁切，形成m×n的电池片；

(3)对步骤(2)中得到的电池片进行灰度化、腐蚀、膨胀、二值化、像素运算的方式处理，根据像素投影找到可能出现的EL缺陷，进行缺陷分析。

2.如权利要求1所述的检测方法，其特征在于，在步骤(1)中，获取的原始光伏组件的EL图像需要导入设定的判定模型当中，并配置光伏组件的基本信息，从而匹配不同的判定模型。

3.如权利要求1所述的检测方法，其特征在于，在步骤(1)中，对获取的原始EL图像进行预处理时，需要对图像中的光伏组件进行第一次裁剪，裁减掉周围对后期处理产生影响的干扰项。

4.如权利要求3所述的检测方法，其特征在于，在第一次裁剪处理完成后，需要对光伏组件的轮廓进行识别，判断最大轮廓是否有四个顶点，作为找到光伏组件坐在轮廓的依据，并得到光伏组件四个顶点在图像中的坐标值。

5.如权利要求4所述的检测方法，其特征在于，在轮廓识别完成，获取光伏组件顶点坐标后，进行透视变换处理即可得到矫正后的光伏组件EL图像。

6.如权利要求5所述的检测方法，其特征在于，在步骤(1)中，矫正后的EL图像还需要进行第二次裁剪，最大限度的去除除了光伏组件之外的黑边区域。

7.如权利要求5所述的检测方法，其特征在于，矫正后的EL图像需统一调整至横拍图片。

8.如权利要求2所述的检测方法，其特征在于，在步骤(2)中，需根据配置的光伏组件的基本信息，对图片中的组件进行裁剪，切分成m×n的电池片，然后遍历判断每一片是否存在缺陷。

9.如权利要求1所述的检测方法，其特征在于，在步骤(3)中，对步骤(2)形成的电池片图像进行处理的具体步骤如下：

(31)对电池片图像进行灰度化处理；

(32)对步骤(31)得到的灰度化后的图像进行一次横向腐蚀处理，以消除较小的白噪声点；

(33)对步骤(32)得到的图像进行三次横向膨胀处理，以平滑电池片轮廓边界；

(34)对步骤(33)得到的图像计算合适的二值化阈值；

(35)将步骤(34)得到的图像二值化处理，得到只留下电池片栅线的图像；

(36)将步骤(35)得到的图像与步骤(2)中原始灰度的电池片图像相减，消除主栅线，以便于判断表面缺陷状态；

(37)将步骤(36)得到的图像进一步擦除栅线周围的焊带；

(38)将步骤(37)得到的图像进行反二值化处理，得到的图像底色为白色，黑色区域为可能存在的隐裂、碎片缺陷；

(39)进行一次开运算用于消除图像背景噪声；

(310)对步骤(39)得到的图像分别进行水平、垂直方向的像素投影；

(311)对投影后的图像进行水平、垂直方向的像素遍历，根据预设的高度与长度条件，判定该电池片是否存在缺陷，并标记出问题片；

(312)最后将切分的所有的电池片重新拼接为原始组件，并保存结果输出。

10.如权利要求1所述的检测方法，其特征在于，本技术中的检测方法采用Python编写，并进行exe格式的软件封装。