[发明专利]一种基于红外图像的太阳能板缺陷检测方法

摘要

本发明提供了一种基于红外图像的太阳能板缺陷检测方法，利用了基于深度学习的背景分割技术去除图像非太阳能板区域的复杂背景干扰，再结合线段检测和角点检测改进了传统的太阳能板目标检测方法，最后结合太阳能板缺陷的先验知识，使用聚类等方法进行局部和全局缺陷检测，实现了鲁棒性和准确率较高的太阳能板缺陷检测。降低了成本，提高了效率，适合大型光伏电站使用，引入了基于深度学习背景分割方法，有效去除了红外图像中背景干扰信息，有益于系统适应不同自然环境中的光伏电站，提高了后续目标识别的准确度和鲁棒性。调整了传统CV方法中线段合并的具体算法，减少了算法依赖的先验知识，降低了目标识别的漏检率和误检率。