[发明专利]一种基于无人机红外图像的光伏板边缘分割方法

说明书

本发明公开了一种基于无人机红外图像的光伏板边缘分割方法。通过无人机采集获取光伏板的红外图像；针对红外图像进行分割阈值t的优化迭代处理获得第一最优分割阈值；针对红外图像划分区域计算概率分布获得第二最优分割阈值；将两个最优分割阈值进行加权计算获得最终分割阈值，根据最终分割阈值对红外图像进行分割，获得光伏板边缘。本发明较好的考虑到了图像灰度、背景和目标像素个数的影响，从而得到较好的分割效果；对传统方法改进后使得不管在高曝光还是低对比度的情况下都能有很好的图像分割效果。

技术领域

本发明属于计算机视觉、图像分析领域的一种光伏板图像处理方法，具体涉及一种基于无人机红外图像的光伏板边缘分割方法，主要用于红外图像处理中的图像分割处理。

背景技术

在电厂中，太阳电池组件通常安装在地域开阔、阳光充足的地带。在长期使用中难免落上飞鸟、尘土、落叶等遮挡物，这些遮挡物在太阳电池组件上就形成了阴影，由于局部阴影的存在，太阳电池组件中某些电池单片的电流、电压发生了变化。其结果使太阳电池组件局部电流与电压之积增大，从而在这些电池组件上产生了局部温升。太阳电池组件中某些电池单片本身缺陷也可能使组件在工作时局部发热，这种现象叫“热斑效应”。光伏板的热斑效应，如何检测热板的存在是保障光伏板正常工作的的一个重要的研究课题。

光伏板的边界的检测可以给热板检测提供最基本的位置信息。近些年来，随着无人机技术的发展和红外成像器件的发展，红外传感器的价格越来越低且分辨率逐步提高，在M300 RTK中能达到640X512的图像分辨率，基于无人机的红外图像检测为全天候热斑检测提供了基本的保证。

在红外图像的采集过程中，由于加热不均、环境和设备自身的红外辐射、被检试件表面和内部结构的不均匀等因素的不利影响，导致采集到的热波图像中缺陷的信息被大量无关噪声所淹没。

发明内容

针对目前现有技术中存在的问题，本发明提供了一种无人机视角下光伏板的红外图像边界分割方法，克服了所述传统方法的缺点，将光伏板和背景，对比度较大的区域分割良好的改进，提升了分割精度，实现多场景分割，提高电厂光伏板定位的灵活性。

如图1所示，本发明的目的是这样实现的：

(1)通过无人机采集获取光伏板的红外图像，对图像进行预处理操作转换为灰度，如图2所示；

(2)针对红外图像进行分割阈值t的优化迭代处理获得第一最优分割阈值T_Otsu；

(3)针对红外图像划分区域计算概率分布获得第二最优分割阈值T_Ksw；

(4)将第二最优分割阈值T_Ksw和第一最优分割阈值T_Otsu进行加权计算获得最终分割阈值，根据最终分割阈值对红外图像进行分割，获得光伏板边缘，如图3所示。

所述的无人机上安装有红外相机，无人机飞行到太阳能场上方的空中，红外相机向下对太阳能场中的光伏板组件进行拍摄获得红外图像。

所述(2)具体为：

(2.1)初始设置分割阈值t为1；具体实施中分割阈值t取值范围为0-255，0纯黑色，255纯白色。

(2.2)将红外图像小于分割阈值t的像素归为背景部分为C0，否则归为目标部分C1，背景部分C0的灰度级范围是0～t-1，目标部分C1的灰度级范围是t～L-1，其中L为预设的灰度级最大值；

(2.3)分别计算背景部分C0和目标部分C1的概率、平均灰度值、类内方差和像素个数；

(2.4)根据背景部分C0和目标部分C1的概率、平均灰度值、类内方差和像素个数计算特征参数δ²(k)；

(2.5)若tL，令t＝t+1，回到步骤(2.2)；