[發(fā)明專利]基于人工智能的光伏電板腐蝕速度分析方法與系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011340232.3
• 申請日: 2020-11-25
• 公開（公告）號: CN112465769A
• 公開（公告）日: 2021-03-09
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 方猛;黃靜
• 申請（專利權(quán)）人: 方猛
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136;G06T7/62
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于人工智能的光伏電板腐蝕速度分析方法與系統(tǒng)。該方法利用圖像采集設(shè)備采集光伏電板的背板圖像；將背板圖像送入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測鼓包區(qū)域，獲取鼓包區(qū)域面積；當(dāng)鼓包區(qū)域面積大于鼓包面積閾值時，提取鼓包區(qū)域的ROI區(qū)域圖像；將ROI區(qū)域圖像進(jìn)行閾值分割得到二值圖像；當(dāng)由二值圖像得到的邊緣處的老化像素和ROI區(qū)域圖像的周長的比值大于比值閾值時，反饋調(diào)節(jié)ROI區(qū)域圖像,獲取EVA老化區(qū)域面積；根據(jù)EVA老化區(qū)域面積、光伏電板的背板溫度和濕度得到EVA老化程度；通過分析鼓包區(qū)域面積和老化程度對光伏電板的腐蝕速度進(jìn)行評估，便于工作人員及時采取有效措施，防止因腐蝕程度過大導(dǎo)致發(fā)電量下降或電板失效等問題。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于人工智能的光伏電板腐蝕速度分析方法與系統(tǒng)。

背景技術(shù)

太陽能電池板主要包括鋼化玻璃、EVA、電池片、電板、背板、鋁合金及硅膠等，背板是光伏組件主要的防護(hù)材料。由于太陽能電池板長時間暴露在外面，所以在使用過程中會出現(xiàn)鼓包、開裂、脫層等缺陷現(xiàn)象，不僅導(dǎo)致電池板的外觀受到影響，而且會降低電池板的防水性能。

當(dāng)背板出現(xiàn)大面積鼓包等缺陷現(xiàn)象時，鼓包區(qū)域?qū)⑹艿江h(huán)境腐蝕，導(dǎo)致EVA迅速老化破裂，進(jìn)而會影響接線盒的導(dǎo)電效率，導(dǎo)致光伏組件腐蝕，甚至?xí)斐晒夥M件失效報廢。目前，本領(lǐng)域的技術(shù)人員都是通過檢測電池板的背板是否存在鼓包、開裂、脫層等缺陷，進(jìn)一步判斷電池板的防水性能。

發(fā)明人在實踐中，發(fā)現(xiàn)上述現(xiàn)有技術(shù)存在以下缺陷：現(xiàn)有技術(shù)手段根據(jù)電池板的缺陷能夠判斷電池板的老化程度，但是并不能根據(jù)電池板所出現(xiàn)的缺陷有針對性的判斷電池板的腐蝕程度。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的目的在于提供一種基于人工智能的光伏電板腐蝕速度分析方法與系統(tǒng)，所采用的技術(shù)方案具體如下：

第一方面，本發(fā)明一個實施例提供了一種基于人工智能的光伏電板腐蝕速度分析方法，該方法包括以下具體步驟：

利用圖像采集設(shè)備采集光伏電板的背板圖像；

將所述背板圖像送入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測鼓包區(qū)域，獲取鼓包區(qū)域面積；

當(dāng)所述鼓包區(qū)域面積大于鼓包面積閾值時，提取所述鼓包區(qū)域的ROI區(qū)域圖像；

將所述ROI區(qū)域圖像進(jìn)行閾值分割得到二值圖像；

當(dāng)由所述二值圖像得到的邊緣處的老化像素和所述ROI區(qū)域圖像的周長的比值大于比值閾值時，反饋調(diào)節(jié)所述ROI區(qū)域圖像,獲取EVA老化區(qū)域面積；

根據(jù)所述EVA老化區(qū)域面積、所述光伏電板的背板溫度和濕度得到EVA老化程度；

根據(jù)所述鼓包區(qū)域面積和所述EVA老化程度得到腐蝕速度，其中所述鼓包區(qū)域面積與所述腐蝕速度呈正相關(guān)關(guān)系，所述EVA老化程度與所述腐蝕速度呈正相關(guān)關(guān)系。

進(jìn)一步地，所述根據(jù)所述EVA老化區(qū)域面積、所述光伏電板的背板溫度和濕度得到EVA老化程度，是根據(jù)老化程度分析模型得到的，其中所述老化程度分析模型為：

其中，σ表示所述EVA老化程度；S_E為所述EVA老化區(qū)域面積；T_b為所述背板溫度；H為所述背板濕度；α為所述背板溫度對EVA老化影響的權(quán)重值；β為所述背板濕度EVA老化影響的權(quán)重值。

進(jìn)一步地，所述鼓包區(qū)域的ROI區(qū)域圖像是所述鼓包區(qū)域面積中最小的外接矩形所包圍的圖像。

進(jìn)一步地，所述反饋調(diào)節(jié)所述ROI區(qū)域圖像的方法，包括：

當(dāng)所述比值小于所述比值閾值時，不調(diào)節(jié)所述ROI區(qū)域圖像的大小；