[发明专利]基于窗格检测和线性回归算法光伏组件热斑缺陷定位方法

权利要求书

1.基于窗格检测和线性回归算法光伏组件热斑缺陷定位方法，其特征在于：具体包括以下步骤：

S1、将RGB图像转化成灰度图，热斑在灰度图中以亮斑形式体现；

S2、为准确识别热斑区域，使用轮廓识别算法，识别图片中亮斑的轮廓，并计算亮斑的面积，当面积大于设定的阈值时，就将亮斑的轮廓保留，视为热斑区域，并计算热斑区域的中心点；

S3、识别出光伏组件的内部栅格线及边界对光伏组件热斑进行定位；

S4、内部栅格线的计算方式，将原图片转化为灰度图像后，再将得到的灰度数组导入excel，然后采用热力图的方式进行显示，栅格线处的灰度值在行方向上属于较小值，对光伏组件上的每个点往前后各拓展为4个元素，形成一个横向或纵向的窗格，此时窗格中心点处的值是整个网格中心的最小值，纵向或横向栅格线即可以被正确识别出来；

S5、光伏面板外的区域在灰度图存在大量散点，利用面板边界线两侧数据分布的不一致性对面板上下边缘进行识别，任选一点为中心，上下各扩展5个点，形成一个窗格，计算上面5个值的和与下面5个值的和，分别代表面板区域与地面区域，计算两者之差使用上诉算法遍历图像中的点，差值最大者认为是边界线；

S6、针对光伏面板边界线识别局部点存在“脱节跳动”的现象，采用线性回归对边界进行平滑处理，将识别出的所有边界点使用线性回归拟合出一条直线，拟合出的直线即为下边界线。

2.根据权利要求1所述的基于窗格检测和线性回归算法光伏组件热斑缺陷定位方法，其特征在于：所述步骤S1中灰度图上存在如光伏面板组件反光的噪点。

3.根据权利要求1所述的基于窗格检测和线性回归算法光伏组件热斑缺陷定位方法，其特征在于：所述步骤S4中应用窗格检测方法能够准确识别光伏组件内部栅格线。

4.根据权利要求1所述的基于窗格检测和线性回归算法光伏组件热斑缺陷定位方法，其特征在于：所述步骤S5中应用窗格检测方法能够识别光伏面板边界线。