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[发明专利]一种基于改进yolov8的auto-encoder电池板设备缺陷检测方法及系统-CN202310985301.3在审
发明人：吴恒超;李翟严;吴刚勇;刘长胜;姚瑛;顾冰;闵珑;戴海兵;於冬明;陈昊旻;吴旭亮 -专利权人：浙江泰仑电力集团有限责任公司;湖州新伦综合能源服务有限公司
申请日： 2023-08-07 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于改进yolov8的auto‑encoder电池板设备缺陷检测方法，属电力检测领域；该方法包括：获取若干电池板图像；对电池板图像进行预处理，得到预处理后电池板图像；将预处理后电池板图像输入改进yolov8模型中进行训练，得到包含目标框的电池板表面缺陷定位图像；通过改进NMS算法对电池板表面缺陷定位图像中的目标框进行非极大值抑制，得到准确目标检测框；将准确目标检测框还原到相应的电池板图像中，得到电池板表面缺陷的检测结果本发明还公开一种基于改进yolov8的auto‑encoder电池板设备缺陷检测系统。本发明能优化提取特征用于电池板缺陷检测，提高检测性能。
一种基于改进 yolov8 auto encoder 电池板设备缺陷检测方法系统

[发明专利]基于轨道相机高质量光伏电池板正射图像采集方法及系统-CN202210964880.9有效
发明人：江雪梅 -专利权人：南通华豪巨电子科技有限公司
申请日： 2022-08-12 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06V10/10 文献下载
摘要：本发明涉及基于轨道相机高质量光伏电池板正射图像采集方法及系统，包括以下内容：通过轨道相机获取光伏电池板图像，对获取的图像进行预处理，得到光伏电池板预处理图像；建立热力图训练网络；将光伏电池板预处理图像输入到热力图训练网络进行处理，得到光伏电池板热力图，提取关键点并确定光伏电池板区域；对高斯过程回归模型进行训练获取光伏电池板正射图像的尺寸范围；确定光伏电池板正射图像的最优尺寸，得到高质量光伏电池板正射图像。本发明通过建立神经网络对光伏电池板进行关键点提取，通过对光伏电池板的关键点热力图进行分析，有效提升了正射图像的采集质量，同时对关键点进行优化，提高了采集到的正射图像的质量。
基于轨道相机质量电池板正图像采集方法系统

[发明专利]一种基于计算机视觉的光伏电池断栅检测方法及系统-CN202110882422.6在审
发明人：牧笛 -专利权人：河南牧业经济学院
申请日： 2021-08-02 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，提供了一种基于计算机视觉的光伏电池断栅检测方法及系统，包括：将单个电池板表面图像转换到频域；基于频域信息对电池板栅线进行初步提取，得到初始电池板栅线图像；对单个电池板表面图像进行梯度计算，确定电池板的栅线基准位置和栅线基准宽度，根据栅线基准位置和栅线基准宽度对初始电池板栅线图像进行修正，得到实际的电池板栅线图像，进而实现断栅情况识别。本发明基于电池板表面图像的频域信息对栅线进行初步提取，得到初始电池板栅线，然后基于电池板表面图像的梯度情况确定栅线基准信息，并利用该栅线基准信息对初始电池板栅线进行修正，可以准确地识别出电池板栅线，提高了断栅识别的准确性
一种基于计算机视觉电池检测方法系统

[实用新型]一种新能源电池板线扫图像采集装置-CN202223568809.3有效
发明人：易又文;易雪暑;邓卫国 -专利权人：东莞市雅创自动化科技有限公司
申请日： 2022-12-31 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： H04N23/90 文献下载
摘要：本实用新型涉及一种新能源电池板线扫图像采集装置，其特征在于：包括产品治具平台（1），产品治具平台（1）具有开口结构使得放置其中的电池板正面和背面暴露，产品治具平台（1）上方设有电池板上图像采集机构，产品治具平台（1）下方设有下图像采集机构，上图像采集机构和下图像采集机构能够水平移动分别采集电池板正面和电池板背面图像。本实用新型可以同时对电池板的正面、背面以及侧面进行拍照，从而可以全面的检测电池板是否存在检漏装，焊接状态，铆接状态以及连接头外观，确保电池板的良品率。
一种新能源电池板图像采集装置

[发明专利]太阳能电池板缺陷检测方法及系统、存储介质及终端-CN202210550523.8在审
发明人：凌旭峰;樊江玲;周丽婕;钮佳超 -专利权人：上海师范大学天华学院
申请日： 2022-05-18 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种太阳能电池板缺陷检测方法及系统、存储介质及终端，包括以下步骤：基于自监督学习方法训练图像特征识别模型；基于所述图像特征识别模型提取包含表面缺陷的太阳能电池板图像的图像特征；基于有监督学习方法，根据所述图像特征训练太阳能电池板缺陷检测模型；将太阳能电池板图像依次输入所述图像特征识别模型和所述太阳能电池板缺陷检测模型，获取太阳能电池板缺陷检测结果。本发明的太阳能电池板缺陷检测方法及系统、存储介质及终端基于双通道的生成式自监督学习的方法，能够准确地识别太阳能电池板的表面缺陷。
太阳能电池板缺陷检测方法系统存储介质终端

[发明专利]一种基于深度学习光伏电池板玻璃破损预测方法及系统-CN202110946352.6在审
发明人：朱晋德 -专利权人：平潭煜想时代科技有限公司
申请日： 2021-08-18 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于深度学习光伏电池板玻璃破损预测方法，所述方法包括以下步骤：步骤S1、通过相机采集待测光伏电池板的初始图像；步骤S2、对初始图像进行预处理，并获取正视的光伏电池板图像；步骤S3、将所述的光伏电池板图像输入目标检测网络，获取正常图像和破损图像及其类型；步骤S4、根据待测光伏电池板图像、破损类型和玻璃的透光率，结合破损缺陷的面积、数量，获取待测光伏电池板的有效状态；本发明能够对光伏电池板的表面好坏状态作出实时预测。
一种基于深度学习电池板玻璃破损预测方法系统

[发明专利]基于人工智能的清洁机器人故障检测方法与系统-CN202011112643.7在审
发明人：邱妙娜;石倩 -专利权人：邱妙娜
申请日： 2020-10-16 - 公布日： 2021-01-22 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：该方法包括通过图像采集设备采集光伏电池组的初始图像；利用深度神经网络处理初始图像，得到电池板角点关键点和清洁机器人关键点；根据电池板角点关键点，匹配电池板角点编号；结合电池板角点编号确定的电池板编号U，将电池板的正射图像进行拼接，得到光伏电池组的整体图像；确定与清洁机器人距离最小的电池板角点，以获得相应的电池板编号U；在根据预设的时间间隔内得到的电池板编号U相同，确定清洁机器人出现故障；获取出现故障的清洁机器人所对应的电池板编号通过调节电池板的电压参数，降低遮挡对电池板的损害。
基于人工智能清洁机器人故障检测方法系统

[发明专利]一种基于人工智能的光伏电池板EVA黄化检测方法及系统-CN202111022047.4有效
发明人：林珊梅;熊朝凤 -专利权人：南通华锐软件技术有限公司
申请日： 2021-09-01 - 公布日： 2021-11-26 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于人工智能的光伏电池板EVA黄化检测方法及系统，属于光伏电池板检测技术领域。方法包括以下步骤：获取光伏电池板表面图像，利用均值漂移法对图像进行分割；根据各子区域图像中像素点的RGB分量，计算各子区域图像对应的RGB平均分量，并得到各子区域图像对设定类别的隶属度；根据各子区域图像对设定类别的隶属度，判断光伏电池板表面图像中各像素点对设定类别的隶属度，并计算光伏电池板表面图像的黄化程度指标。本发明根据各子区域图像对应的RGB平均分量来实现对各子区域图像的聚类，进而得出各像素点对正常区域和黄化区域的隶属度，为计算光伏电池板表面图像的黄化程度指标提供了依据，能够准确地检测出光伏电池板EVA黄化程度
一种基于人工智能电池板 eva 黄化检测方法系统

[发明专利]基于人工智能的光伏电池板隐裂检测方法及系统-CN202011064440.5在审
发明人：廖一峰;王海 -专利权人：廖一峰
申请日： 2020-09-30 - 公布日： 2021-01-05 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人工智能的光伏电池板隐裂检测方法及系统，涉及人工智能领域。该方法包括如下步骤：采集电池板完整表面纹理图像信息，得到电池板图像，所述电池板图像包括焊带、栅线蜗牛纹的特征信息；根据栅线方向切分所述电池板图像，得到多个尺寸等同的子图像；根据栅线垂直方向切分所述子图像，得到多个尺寸等同得子图像单元；将每个所述子图像单元经过深度神经网络，输出蜗牛纹的语义区域遮罩；将所述蜗牛纹的语义区域遮罩经过图像处理，分割出带状蜗牛纹遮罩和面状蜗牛纹遮罩；获取电池片隐裂数量的映射模型实现了电池板蜗牛纹以及温度和湿度对隐裂数量的映射，缩短了对整个检测光伏电站隐裂检测的时间，提高了检测效率。
基于人工智能电池板检测方法系统

[发明专利]一种基于颜色分割的光伏电池色差分类方法-CN202011059823.3在审
发明人：曾强;黄晨华 -专利权人：曾强
申请日： 2020-09-30 - 公布日： 2021-01-01 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提出一种基于颜色分割的光伏电池色差分类方法。获取光伏电池板的原始图像并输入关键点检测网络检测光伏电池板关键点，输出关键点热力图和关键点坐标。将关键点按顺序连接起来，得到光伏电池板区域图像并对光伏电池板区域图像进行投影变换，得到光伏电池板正射图ImageA。通过杂物检测网络检测ImageA中杂物并转化为白色并输出ImageB；设定若干种参考颜色，基于参考颜色和KD‑Tree最邻近搜索对像素进行分类并输出颜色分类图像ImageC，按一定比例分割成若干个光伏电池板栅格区域图像统计各个栅格区域图像中所有参考颜色像素占总像素数量的比例K并判断光伏电池板栅格区域是否存在色差。
一种基于颜色分割电池色差分类方法

[发明专利]一种基于人工智能的光伏电池板栅线缺陷检测方法及系统-CN202011092656.2在审
发明人：郭燕;余波 -专利权人：郭燕
申请日： 2020-10-13 - 公布日： 2021-01-12 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于人工智能的光伏电池板栅线缺陷检测方法及系统，涉及人工智能领域；该方法包括获取单个光伏电池板图像；根据光伏电池板图像中的先验颜色特征构建图像矩阵，对图像矩阵进行滑窗计算得到单通道图像；获取单通道图像各列像素的压缩值作为表示光伏电池板图像的一维数列；将一维数列输入时间卷积网络中，获得栅线在光伏电池板图像中的周期性，并根据异常点判断栅线缺陷位置。本发明采用语义分割的网络类型识别图像中各列的内容，此图像处理方式无需调试参数，利用光伏电池板内容的周期性，适应各种尺寸的电池板图像，简化了预处理过程，泛化能力强。
一种基于人工智能电池板缺陷检测方法系统

[发明专利]基于电池板特性的轨道机器人倾斜角度检测方法-CN202011095596.X在审
发明人：刘灿灿;周美跃 -专利权人：刘灿灿
申请日： 2020-10-14 - 公布日： 2021-01-05 - 主分类号： G01C9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于电池板特性的轨道机器人倾斜角度检测方法。采集待拼接图像并拼接得到电池板全景图。通过语义分割网络检测电池板各种区域，输出语义分割图并获取第一电池板内部图像。在第一电池板内部图像中截取机器人开始运行t内的图像得到第二电池板内部图像，检测第二电池板内部图像中相邻像素列之间的相似性并判断像素列是否为栅线一侧像素列，得到相邻栅线间隔d。根据第一电池板内部图像中待检测列L1上像素的一致性判断待检测列处机器人是否发生倾斜；若待检测列处机器人发生倾斜，找到该待检测列中栅线像素的位置，计算其周围白色像素组成的直线的方程
基于电池板特性轨道机器人倾斜角度检测方法

[发明专利]一种光伏电池板位置识别方法、系统及光伏机器人-CN202310648172.9在审
发明人：刘军;张邺 -专利权人：湖州丽天智能科技有限公司
申请日： 2023-06-02 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06T7/70 文献下载
摘要：本发明公开了一种光伏电池板位置识别方法、系统及光伏机器人，其方法包括步骤：获取光伏电池板图像，识别所述光伏电池板图像中的第一电池区域；针对识别出的所述第一电池区域进行第一图像修正，生成修正后的第二电池区域；获取所述第二电池区域的位置信息，并将所述第二电池区域的位置信息作为光伏电池板的位置信息。本发明可以光伏电池板位置识别的精确性。
一种电池板位置识别方法系统机器人

[发明专利]一种基于机器学习的太阳能电池板故障分析方法和装置-CN202111188573.8在审
发明人：周双全;裴刘生;王海峰;李光辉;刘勇;江标荣;杨先川;杨建辉 -专利权人：金鸿泰智慧运维（北京）科技有限公司
申请日： 2021-10-12 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于机器学习的太阳能电池板故障分析方法和装置，该方法包括：获取无人机飞行的路径以及在所述无人机飞行过程中拍摄的多张图像；根据所述飞行的路径获取所述多张图像中的每张图像拍摄的位置信息；对所述每张图像进行识别，识别出所述图像中的每块太阳能电池板；对每块太阳能电池板对应的图像进行识别确定该块太阳能电池板是否出现故障；在出现故障的情况下，发送告警信息，其中，所述告警信息中包括出现故障的太阳能电池板的图像以及位置通过本申请解决了现有技术中需要人工巡查太阳能电池板表面是否出现影响发电效率较低的问题，从而提高了巡查效率，能够及时迅速定位被影响的太阳能电池板。
一种基于机器学习太阳能电池板故障分析方法装置

[发明专利]基于视觉感知的光伏电池板夜间清洁方案自动生成方法-CN202011096047.4在审
发明人：孙猛猛;夏永霞 -专利权人：孙猛猛
申请日： 2020-10-14 - 公布日： 2021-01-15 - 主分类号： G06Q10/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于视觉感知的光伏电池板夜间清洁方案自动生成方法，该方法包括：利用无人机在傍晚时分以及次日早晨采集光伏电池板图像，对电池板图像进行处理得到每个电池板的脏污等级、脏污分布情况以及所有电池板的脏污分布情况，根据早晨采集到的图像对应的脏污等级、每个光伏电池板的脏污分布情况、所有电池板的整体脏污分布情况建立清洁模型，再依据对傍晚及早晨时刻采集的电池板图像进行处理得到的脏污等级、脏污分布等信息得到评价系数，根据评价系数对清洁模型进行调整
基于视觉感知电池板夜间清洁方案自动生成方法

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