[發明專利]基于人工智能的光伏電池板焊帶腐蝕程度判斷方法及系統

在審

• 申請號: 202011059789.X
• 申請日: 2020-09-30
• 公開（公告）號: CN112184675A
• 公開（公告）日: 2021-01-05
• 發明（設計）人: 李靈芝;廖一峰
• 申請（專利權）人: 李靈芝
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/12;G06T7/13;G06T7/187;G06T7/40;G06T7/62;G06T7/90;G06T5/30
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1.基于人工智能的光伏電池板焊帶腐蝕程度判斷系統，其特征在于，該系統包括焊帶提取模塊、腐蝕區域提取模塊、腐蝕區域校驗模塊和腐蝕程度計算模塊；

所述焊帶提取模塊，用于獲取光伏電池板的紋理圖像；根據所述紋理圖像提取焊帶的邊界框圖像，根據所述邊界框圖像獲得焊帶的裁剪圖；

所述腐蝕區域提取模塊，用于對所述裁剪圖進行圖像處理得到焊帶的初始腐蝕區域掩膜圖像；

所述腐蝕區域校驗模塊，用于對所述初始腐蝕區域掩膜圖像分割并對每一塊腐蝕連通域掩膜圖像進行校驗；

所述腐蝕程度計算模塊，包括，第一映射關系模塊、第二映射關系模塊、映射模型模塊和判斷模塊；

所述第一映射關系模塊，用于獲取每一塊腐蝕連通域圖像的面積A_n和最小外接矩形框的寬W_n和高H_n，根據所述連通域掩膜的面積A_n與所述最小外接矩形框的面積比與所述連通域對焊帶的影響程度L_n成正比例關系，以及所述面積A_n與所述最小外接矩形框的寬高比成正比例關系，構建第一映射關系F；

第二映射關系模塊，用于構建連通域圖像M_n上的連通域的重心位置R_n與所述圖像M_n在坐標(i，j)位置的灰度值G(i，j)和像素坐標g(i，j)的第二映射關系S；

映射模型判斷模塊，用于結合所述第一映射關系F和所述第二映射關系S，基于回歸分析法，構建整條焊帶的腐蝕程度L的映射模型；以及比較所述腐蝕程度L與預設閾值，判斷是否需要更換焊帶。

2.根據權利要求1所述的基于人工智能的光伏電池板焊帶腐蝕程度判斷系統，其特征在于：

所述第一映射關系為：

其中，α為衰減系數。

3.根據權利要求2所述的基于人工智能的光伏電池板焊帶腐蝕程度判斷系統，其特征在于：

所述衰減函數α為：

其中，W₀為所述焊帶的寬度。

4.根據權利要求1所述的基于人工智能的光伏電池板焊帶腐蝕程度判斷系統，其特征在于：

所述第二映射關系為：

其中，M_n為第n個腐蝕連通域圖像。

5.根據權利要求1所述的基于人工智能的光伏電池板焊帶腐蝕程度判斷系統，其特征在于：

所述映射模型為：

其中，L_n為所述每一塊腐蝕連通域對焊帶的影響程度，β、γ為預設的超參數，N為每條焊帶上所述連通域的個數，V為每條焊帶的所有的腐蝕連通域重心位置R_n的方差；

所述重心位置R_n的方差V為：

其中，為每條焊帶所有的腐蝕連通域重心位置R_n的均值。