【摘 要】
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随着清洁能源发展,光伏发电已成为当今最重要的能源之一。世界各地均在大规模建设分布式光伏电站,光伏组件的质量、运维问题则显得尤为重要。隐裂作为一种典型的太阳能电池缺陷类型,其检测算法不仅对生产场景、还包括运维场景,都具有重要现实意义。尤其是针对多晶光伏组件的隐裂检测,由于其背景具有复杂的絮状物,易对隐裂检测产生干扰。本文基于合作单位提供的光伏组件图像数据,对隐裂检测问题进行了深入研究,本文的主要工作
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（No.2018YFB1500800）; 国家电网有限公司“分布式光伏系统智慧运维技术”项目（SGTJDK00DYJS2000148）; 国家自然科学基金“极地光伏油机混合供电系统的故障诊断与协同优化”（61973083）
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随着清洁能源发展,光伏发电已成为当今最重要的能源之一。世界各地均在大规模建设分布式光伏电站,光伏组件的质量、运维问题则显得尤为重要。隐裂作为一种典型的太阳能电池缺陷类型,其检测算法不仅对生产场景、还包括运维场景,都具有重要现实意义。尤其是针对多晶光伏组件的隐裂检测,由于其背景具有复杂的絮状物,易对隐裂检测产生干扰。本文基于合作单位提供的光伏组件图像数据,对隐裂检测问题进行了深入研究,本文的主要工作如下:（1）对数据集进行处理。首先对整张电池组件电致发光图像进行了处理,利用滤波、形态学等方法,得到图中有效的电池片部分,再根据电池片数量进行等分切割。（2）提出了一种针对电池片图像的栅线检测算法作为后续算法的基础。对于多晶图像,沿栅线做滑窗切割,得到的结果作为检测网络基本输入单元,提出了将目标检测问题转化为分类问题的思路。隐裂范围根据基本输入单元的分类框定。此种方法以在可接受范围内的框定精度的牺牲,取得了较高的图像分类问题准确率。（3）对于单晶图像,结合其特点,本文提出了一种基于传统数字图像处理方法的检测算法。检测出栅线位置后,利用图像补全算法将栅线补全,使得图像内容仅剩瑕疵和相对纯净的背景,避免了栅线对隐裂检测的干扰。再利用滤波、自适应二值化、开闭运算等手段,筛选出所有的瑕疵候选区域。对于所有候选连通域,研究单晶隐裂的形态、位置特征,提出了一种筛选策略,能够有效过滤干扰连通域,以及边界裁剪冗余导致的连通域,提高算法检测的准确性。（4）对于多晶图像,本文提出了一种基于Fast R-CNN的改进算法。对于其中的感兴趣区域筛选算法,结合多晶图像的特点,综合背景絮状物和隐裂特征的面积、灰度、形状等特点,提出了一种新的感兴趣区域筛选策略,融入了光伏组件图像的特点。对于算法网络做出改进,固定每张图像的感兴趣区域数量,同时增强对有效信息的关注,减少了过拟合的可能性,最终对于单位图像的分类准确率达到89.89%。使用传统机器学习方法作为对比实验,可以验证本文提出的多晶检测算法更加准确有效。
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