[发明专利]基于霍夫变换的电池板栅线自适应提取方法及系统

说明书

本发明涉及人工智能领域，具体涉及一种基于霍夫变换的电池板栅线自适应提取方法及系统。获取太阳能电池板栅线边缘图像；利用霍夫变换进行直线检测得到多个交点，获取交点的累加值；设定阈值范围对交点进行多次筛选，获取每次筛选得到的交点的极坐标；根据交点不同的极坐标角度数量计算阈值的角度损失；根据交点极坐标的极径方差计算阈值的偏离值损失；根据交点的累加值计算阈值的累加损失；计算该阈值的综合损失指标，将最小值对应的阈值作为最优阈值；根据最优阈值筛选出的交点个数得到栅线数量。本发明通过自适应调整霍夫变换的阈值，从而使不同型号的太阳能电池板检测出的栅线都具有较高的准确度，同时保证了对栅线的检测效率。

技术领域

本发明涉及人工智能领域，具体涉及一种基于霍夫变换的电池板栅线自适应提取方法及系统。

背景技术

我国最为能源需求大国，对电力的需求一直在快速增长，太阳能电池板作为获取清洁能源的重要来源一直是国家大力发展的能源项目，硅电池的发电原理，是利用了光生伏特效应，在PN结形成了电势差，建立了内建电场，但是有电压存在，并没有电流行程，需要用导线将这些电导出来，栅线就是承载电流的第一级导线，栅线将电流汇集到汇流带(焊带)上，再与接线盒相连，最终由接线盒的线缆导出。

电池板的栅线对其性能有较大影响，而不同的栅线条数对应不同的价格和性能；由于太阳能电池板的栅线数量较多，目前关于太阳能栅线检测多为人工进行，对于大批量的太阳能电池板栅线检测效率不高，难以满足快速增长的需求，同时在检测不同型号的太阳能电池板栅线时容易出现漏检，从而导致对太阳能板的性能或类型进行误判。

因此，本发明提出了一种基于霍夫变换的电池板栅线自适应提取方法及系统，利用边缘检测和自适应阈值的霍夫变换来检测栅线。

发明内容

本发明提供一种基于霍夫变换的电池板栅线自适应提取方法及系统，以解决现有的问题，包括：获取太阳能电池板栅线边缘图像；利用霍夫变换进行直线检测得到多个交点，获取交点的累加值；设定阈值范围对交点进行多次筛选，获取每次筛选得到的交点的极坐标；根据交点不同的极坐标角度数量计算阈值的角度损失；根据交点极坐标的极径方差计算阈值的偏离值损失；根据交点的累加值计算阈值的累加损失；计算该阈值的综合损失指标，将最小值对应的阈值作为最优阈值；根据最优阈值筛选出的交点个数得到栅线数量。

根据本发明提出的技术手段，通过霍夫变换对太阳能电池板进行直线检测，进一步通过阈值对霍夫变换检测得到的交点进行筛选，对不同阈值筛选后得到的交点特征进行计算，从而对设定的阈值进行自适应调整，使得能够满足对不同型号太阳能电池板的检测需求，并且保证了对太阳能电池板栅线的检测精确度，能够适用于大规模的太阳能电池板栅线检测。

本发明采用如下技术方案，一种基于霍夫变换的电池板栅线自适应提取方法，包括：

采集太阳能电池板灰度图像并进行边缘检测，得到栅线边缘图像。

利用霍夫变换将所述栅线边缘图像转换至霍夫空间，得到霍夫空间中多个正弦曲线的交点。

设定阈值范围，以阈值范围中的每个阈值分别对所有交点进行筛选，获取通过每个阈值筛选得到的所有交点极坐标，获取通过每个交点的曲线个数作为该交点的累加值。

根据每个阈值下所有交点极坐标的不同角度个数计算该阈值的角度损失。

计算每个阈值下所有交点极坐标的极径方差，根据不同阈值下所有交点极坐标的极径方差计算该阈值的偏离值损失。

根据每个阈值下所有交点的累加值计算该阈值的累加损失。

根据所述角度损失、偏离值损失以及累加损失计算每个阈值的综合损失指标，将阈值范围内所述综合损失指标最小值对应的阈值作为最优阈值。

根据最优阈值筛选霍夫空间中的所有交点，将所有交点转化至坐标空间得到太阳能电池板的所有栅线。