光伏电池板线扫描线相机的采样率自适应调节方法和系统

技术领域

本发明属于光伏电池板线扫描线相机的采样率调节技术领域，具体涉及一种光伏电池板线扫描线相机的采样率自适应调节方法和系统。

背景技术

光伏电站是指一种利用太阳光能、采用特殊材料诸如晶硅板、逆变器等电子元件组成的发电体系，与电网相连并向电网输送电力的光伏发电系统。随着现代工业的发展，全球能源危机和大气污染问题日益突出，传统的燃料能源正在一天天减少，且传统燃料对环境造成的危害日益突出，因此为了可再生能源能够改变人类的能源结构，维持长远的可持续发展，光伏发电以其独有的优势而成为人们重视的焦点。光伏电池板作为光伏电站的主要设备之一，其是否存在损伤直接影响到光伏电站的发电效率，因此为了保证光伏电站的正常运行，需要对其进行检测。

光伏电站中对光伏电池板进行图像采集时，常用的采集方法是：在光伏电池板分布的区域设置轨道，在轨道上安装线相机，并且为了获取光伏电池板表面清晰的纹理图像，轨道上安装的线相机为线扫描线相机，线扫描线相机安装设定的移动速度沿着轨道滑动。线扫描线相机在移动过程中，每间隔设定时间采集一次光伏电池板的线性图像，然后将各线性图像安装采集的先后顺序进行拼接，即可得到光伏电池板的整体图像，工作人员可根据光伏电池板的整体图像判断其是否存在损伤。

理想情况下，轨道线扫描线相机以一定的速度匀速运动时能够获取精确的图像，但是由于轨道线扫描线相机受环境的干扰或机械装置的故障，使轨道上线扫描线相机不能给按照设定的速度匀速运动，即移动速度出现变化，导致采集到的光伏电池板图像与起实际图像之间存在较大的偏差。

发明内容

本发明提供一种光伏电池板线扫描线相机的采样率自适应调节方法和系统，以解决现有技术中由于线扫描线相机移动速度不均匀而导致采集到的光伏电池板图像失真的问题。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种光伏电池板线扫描线相机的自适应调节方法，包括如下步骤：

(1)在线扫描线相机对光伏电池板进行横向扫描的过程中获取其扫描数据；

所述扫描数据包括多张单位图像，每张单位图像包括设定列的子图像，每列子图像的宽度为一个像素，每张单位图像中的第一列子图像为前一张图像中的第二列子图像，所述设定数量大于栅线在单位图像中的宽度；

(2)从得到的扫描数据中识别出伏电池板中纵向延伸的栅线，并计算纵向延伸的栅线的宽度和在整体图像中的位置；

所述整体图像是指线相机所扫描到的光伏电池板的整体图像，纵向延伸的栅线在整体图像中的位置是指纵向延伸的栅线中心点在整体图像中像素坐标的横坐标；

(3)各纵向延伸的栅线的宽度和在整体图像中的位置得到线相机移动速度的变化程度；

其中

(4)根据线相机移动速度的变化程度调节其采样率；

其中c

进一步的，从得到的扫描数据中识别出伏电池板中纵向延伸的栅线的方法为：

首先识别第一张单位图像中纵向延伸的栅线，并判断其最右侧纵向延伸的栅线是否完整，如果不完整则将其从第一张单位图像中删除；

然后识别其它单位图像中最右侧纵向延伸的栅线并判断其是否完整，如果不完整则将其从相应的单位图像中删除；

根据各纵向延伸的栅线边界框顶点在相应单位图像的像素坐标得到其宽度以及各纵向延伸的栅线在光伏电池板整体图像中的位置。

进一步的，判断纵向延伸的栅线在相应单位图像中是否完整的方法为：

判断纵向延伸的栅线与相应单位图像设定侧边框之间的距离是否为0，如果是则判断为该纵向延伸的栅线在该单位图像中不完整；所述单位图像的设定边界为线相机移动方向的边界。

进一步的，设纵向延伸的栅线边界框的左上顶点、右上顶点、左下顶点和右下顶点在相应单位图像的像素坐标中的纵坐标值分别为Q

当该纵向延伸的栅线在第一张单位图像中时，其边界框中心点在整体图像中的像素纵坐标为：

当该纵向延伸的栅线在第n张单位图像中时，其为相应单位图像中距设定侧最近的纵向延伸的栅线，其边界框中心点在整体图像中的像素纵坐标为：

P＝W+n-1-B/2

其中W为每张单位图像中像素的列数。

进一步的，采用神经网络识别各单位图像中纵向延伸的栅线。

一种光伏电池板线扫描线相机的自适应调节系统，包括处理器和存储器，存储器上存储有用于在处理器上执行的计算机程序；所述处理器执行所述计算机程序时，实现光伏电池板线扫描线相机的自适应调节方法，该方法包括如下步骤：

(1)在线扫描线相机对光伏电池板进行横向扫描的过程中获取其扫描数据；

所述扫描数据包括多张单位图像，每张单位图像包括设定列的子图像，每列子图像的宽度为一个像素，每张单位图像中的第一列子图像为前一张图像中的第二列子图像，所述设定数量大于栅线在单位图像中的宽度；

(2)从得到的扫描数据中识别出伏电池板中纵向延伸的栅线，并计算纵向延伸的栅线的宽度和在整体图像中的位置；

所述整体图像是指线相机所扫描到的光伏电池板的整体图像，纵向延伸的栅线在整体图像中的位置是指纵向延伸的栅线中心点在整体图像中像素坐标的横坐标；

(3)各纵向延伸的栅线的宽度和在整体图像中的位置得到线相机移动速度的变化程度；

其中

(4)根据线相机移动速度的变化程度调节其采样率；

其中c

进一步的，从得到的扫描数据中识别出伏电池板中的栅线的方法为：

首先识别第一张单位图像中纵向延伸的栅线，并判断其最右侧纵向延伸的栅线是否完整，如果不完整则将其从第一张单位图像中删除；

然后识别其它单位图像中最右侧纵向延伸的栅线并判断其是否完整，如果不完整则将其从相应的单位图像中删除；

根据各纵向延伸的栅线边界框顶点在相应单位图像的像素坐标得到其宽度以及各纵向延伸的栅线在光伏电池板整体图像中的位置。

进一步的，判断纵向延伸的栅线在相应单位图像中是否完整的方法为：

判断纵向延伸的栅线与相应单位图像设定侧边框之间的距离是否为0，如果是则判断为该纵向延伸的栅线在该单位图像中不完整；所述单位图像的设定边界为线相机移动方向的边界。

进一步的，设纵向延伸的栅线边界框的左上顶点、右上顶点、左下顶点和右下顶点在相应单位图像的像素坐标中的纵坐标值分别为Q

当该纵向延伸的栅线在第一张单位图像中时，其边界框中心点在整体图像中的像素纵坐标为：

当该纵向延伸的栅线在第n张单位图像中时，其为相应单位图像中距设定侧最近的纵向延伸的栅线，其边界框中心点在整体图像中的像素纵坐标为：

P＝W+n-1-B/2

其中W为每张单位图像中像素的列数。

进一步的，采用神经网络识别各单位图像中纵向延伸的栅线。

本发明所提供的技术方案，先根据扫描数据中光伏电池板纵向延伸栅线的宽度和在整体图像中的位置得到线相机移动速度的变化程度，再根据线相机移动速度的变化程度调节其采样率，从而防止由于移动速度不均匀而导致线相机采集到的光伏电池板的图像失真。

附图说明

图1是本发明方法实施例中光伏电池板线扫描线相机的采样率自适应调节方法的流程图。

具体实施方式

本发明的目的是提供一种光伏电池板线扫描线相机的采样率自适应调节方法和系统，用于根据光伏电池板线扫描线相机的移动速度对其采样率进行调整，解决现有技术中由于线扫描线相机移动速度不均匀而导致采集到的光伏电池板图像失真的问题。

方法实施例：

本实施例提供一种光伏电池板线扫描线相机的采样率自适应调节方法，其流程如图1所示，包括如下步骤：

(1)在线扫描线相机对光伏电池板进行横向扫描的过程中获取其扫描数据。

本实施例中，线性相机从光伏电池板的一侧向另一侧移动，移动方向与光伏电池板上横向延伸的栅线平行；线扫描线相机在对光伏电池板进行横向扫描时，每次获取一列宽度为一个像素的子图像，将连续W列子图像作为一个图像组，各图像组中的子图像排列得到一张单位图像。

本实施例中，每张单位图像的宽度大于光伏电池板上栅线在图像上的宽度，即保证每张单位图像上能够显示出一条完整的纵向延伸的栅线；设第i张单位图像为T

T＝{T

本实施例中每张单位图像中的第一列子图像数据为前一张单位图像中的第二列子图像数据，如其中一单位图像中各列子图像分别为(L

(2)从得到的扫描数据中识别出伏电池板中纵向延伸的栅线，并计算各纵向延伸的栅线的宽度和位置。

本实施例中设线扫描线相机在对光伏电池板进行扫描时的移动方向是由左到右，在识别光伏电池板中纵向延伸的栅线时所用的方法为：

首先识别第一张单位图像中的所有纵向延伸的栅线，判断其中最右侧纵向延伸的栅线是否完整，如果不完整则将其从第一张单位图像中删除；

然后识别其它单位图像中最右侧纵向延伸的栅线并判断其是否完整，如果不完整则将其从相应的单位图像中删除；

最后根据各纵向延伸的栅线边界框顶点在相应单位图像的像素坐标得到其宽度以及各纵向延伸的栅线在光伏电池板整体图像中的位置。

光伏电池板的整体图像，是指线扫描线相机所扫描过的光伏板的整体图像。

本实施例中采用神经网络法对各单位图像中的纵向延伸的栅线进行识别：

首先建立神经网络模型和训练数据集，训练数据集中包括多张有纵向延伸的栅线的图像；

然后对训练数据集中各图像上的纵向延伸的栅线进行标注，并采用标注后的图像对所建立的神经网络模型进行训练，得到训练后的神经网络模型；

最后将各单位图像输入到训练后的神经网络模型中，得到各单位图像中纵向延伸的栅线。

在得到一张单位图像中纵向延伸的栅线后，判断其最右侧纵向延伸的栅线是否完整的方法为：

设在其中一张单位图像中最右侧纵向延伸的栅线边界框的左上顶点、右上顶点、左下顶点和右下顶点在相应单位图像的像素坐标系中的横坐标值分别为P

对于第一张单位图像：判断其是否满足如下公式：

如果满足，则判断该纵向延伸的栅线完整，否则判断为该纵向延伸的栅线在第一张图像中不完整；

对于其它单位图像：判断其是否满足如下公式：

如果满足，则判断该纵向延伸的栅线完整，否则判断为该纵向延伸的栅线在第一张图像中不完整。

计算纵向延伸的栅线宽度的方法为：

设一个完整纵向延伸的栅线边界框的左上顶点、右上顶点、左下顶点和右下顶点在相应图像的像素坐标中的横坐标值分别为Q

本实施例中采用纵向延伸的栅线中心点在整体图像中的横坐标表示其所在位置。当纵向延伸的栅线在第一张单元图像中时，其位置为：

当该纵向延伸的栅线在第n张单元图像中时，其为相应单元图像中最右侧纵向延伸的栅线，其边界框中心点在整体图像中的像素纵坐标为：

P＝W+n-1-B/2

其中n为大于1的整数。

(3)计算各纵向延伸的栅线的宽度变化，并根据各纵向延伸的栅线的宽度变化得到线相机移动速度的变化程度。

设得到的第k条纵向延伸的栅线的宽度为B

ΔB

设线相机共采集到m条纵向延伸的栅线，它们的宽度变化为：

ΔB＝{ΔB

设第j条纵向延伸的栅线的中心点在整体图像中的纵像素坐标为P

p

设当相机以设定速度移动时，相邻两条纵向延伸的栅线之间的间距为p

ΔP

各纵向延伸的栅线间距变化的集合为

ΔP＝{ΔP

设L为线相机移动速度的变化程度，其计算方法如下：

其中

(4)根据线相机的速度变化程度的大小调节线相机的采样率。

其中c

作为其它实施方式，纵向延伸的栅线的宽度可采用如下公式进行计算：

B＝Q

或采用如下公式进行计算

B＝Q

作为其它实施方式，中心点在整体图像中像素纵坐标可采用如下公式进行计算：

或采用如下公式进行计算：

系统实施例：

本实施例提供一种光伏电池板线扫描线相机的采样率自适应调节系统，该系统包括处理器和存储器，存储器上存储有用于在处理器上执行的计算机程序，处理器执行该计算机程序时，实现如上述方法实施例中所提供的光伏电池板线扫描线相机的采样率自适应调节方法。

以上公开的本发明的实施例只是用于帮助阐明本发明的技术方案，并没有尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不会使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。