[发明专利]光伏组件图像的异常检测方法、装置及设备

说明书

本发明实施例提供了一种光伏组件图像的异常检测方法、装置及设备。方法包括：获取光伏组件图像；识别光伏组件图像的图像特征点；基于图像特征点识别光伏组件图像中的栅线和分割线；根据图像特征点、栅线和分割线对光伏组件图像进行异常检测。本实施例提供的技术方案，有效地实现了可以利用非神经网络算法对光伏组件图像进行异常检测操作，在光伏组件的类型发生更新时，无需重新对卷积神经网络进行训练，仅需要对算法进行微调即可适应更新后的光伏组件类型，这样使得该异常检测方法的灵活度较高，并且，该方法能够检测极其细微的图像异常情况，检测的精确度较高，从而有利于避免异常光伏组件图像影响后续的生产环节，进一步提高了该方法的实用性。

技术领域

本发明涉及图像技术领域，尤其涉及一种光伏组件图像的异常检测方法、装置及设备。

背景技术

光伏组件是由很多电池片组成的电池片阵列，常见的光伏组件对应的电池片行列规格有6*20或6*24等。在光伏组件的生产过程中，需要对其进行拍摄以检查质量。具体的，在对光伏组件采集光伏组件图像时，首先将电池片分为若干个组，并使用线扫相机进行拍摄，完成后把各个电池片组的图像拼接成为一张组件图像。拼接而成的组件图像用于后续的质量检测以及生产环节。

在图像拍摄以及拼接的过程有可能产生错误，导致得到的光伏组件图像异常，影响后续生产环节的正常开展，产生拍摄或者拼接错误的光伏组件图像称为拍摄异常图像。拍摄异常图像的表现形式多种多样，并且没有特定表现形式，常见的拍摄异常有过曝、栅线未对齐、电池片错位等。因此，亟需一种对光伏组件图像进行异常检测的方法，以避免异常光伏组件图像影响后续的产品生产环节。

发明内容

本发明实施例提供了一种光伏组件图像的异常检测方法、装置及设备，能够准确地识别出光伏组件图像中所存在的拍摄异常问题，从而有效地避免了异常光伏组件图像影响后续的产品生产环节。

第一方面，本发明实施例提供一种光伏组件图像的异常检测方法，包括：

获取光伏组件图像；

识别所述光伏组件图像的图像特征点；

基于所述图像特征点识别所述光伏组件图像中的栅线和分割线；

根据所述图像特征点、栅线和分割线对所述光伏组件图像进行异常检测。

第二方面，本发明实施例提供一种光伏组件图像的异常检测装置，包括：

第一获取模块,用于获取光伏组件图像；

第一识别模块,用于识别所述光伏组件图像的图像特征点；

第一处理模块,用于基于所述图像特征点识别所述光伏组件图像中的栅线和分割线；

第一检测模块,用于根据所述图像特征点、栅线和分割线对所述光伏组件图像进行异常检测。

第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括：存储器、处理器；其中，所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行时实现上述第一方面中的光伏组件图像的异常检测方法。

第四方面，本发明实施例提供了一种计算机存储介质，用于储存计算机程序，所述计算机程序使计算机执行时实现上述第一方面中的光伏组件图像的异常检测方法。

第五方面，本发明实施例提供了一种光伏组件图像的特征点提取方法，包括：

获取光伏组件图像；

基于行和列对所述光伏组件图像进行分割，获得多个子图像；

确定所述子图像的局部峰值点；

基于所述局部峰值点，确定所述子图像的特征点，所述光伏组件图像的特征点包括多个子图像的特征点。