基于无人机红外视频的光伏组件热斑缺陷检测与定位研究
由于光伏组件长期暴露在室外工作，易受到树叶、鸟粪、灰尘等长期落在光伏上，容易形成热斑，它直接减低了输出效率，严重时可烧毁光伏板。目前，热斑的巡检还处于人工巡检的阶段，效率低、误差大或者无人机巡检不能同步视频处理。针对以上实际光伏电站存在的问题，论文主要工作包括以下几点： （1）根据太阳能光伏组件工作特性，提出一种基于无人机红外视频的光伏组件热斑缺陷检测与定位的检测方法，根据设计方案对无人机进行选型和部分相关硬件的搭配。建立无人机动力模型，并对无人机进行姿态解析，获取俯仰、横滚、偏航角。 （2）针对光伏组件在红外图像易受到背景的影响，首先进行红外照片复原、增强、均衡化、滤波降噪、以及Canny和Hough变换算法检测起始线等图像预处理操作提取热斑的特征，通过局部阈值分割法获取热斑，将GPS和像素定位相结合实现精准定位术输出，生成热斑运维表。 （3）根据热斑巡检的要求，设计地面站巡检上位机，实现了无人机跟地面站实时串口通讯，实现了在上位机上自动实时采集红外视频，按照依次分段命名、保存。 （4）根据本文的设计方法，通过实际太阳能光伏组件进行循迹测试。经实验验证，无人机自动巡检时，能在地面上实时自主分段采集、保存，通过地面站图像处理上位机界面可以清楚看到热斑的各种信息。
无人机;光伏组件;热斑检测;图像预处理
中国计量大学
硕士
控制工程
郑恩辉;刘俊
2020
中文
TP391.41
2022-06-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）