【摘 要】
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光伏阵列的缺陷检测及其影响评估对于提高其系统的性能和可靠性具有重要意义。针对光伏阵列热斑缺陷的检测图像存在细节缺失和易受噪声干扰的问题,为了能够快速地识别缺陷,准确地分析其损坏程度,提出了一套系统性的检测方案。使用手持热成像仪对光伏阵列进行拍摄,将所获取的图像传输到计算机上,并通过灰度化处理将原始红绿蓝色彩模式(RGB)图像转化为灰度图像。针对传统热成像检测技术存在效率低与缺少缺陷衡量标准等缺点,
【机 构】
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福建工程学院电子信息与电气技术国家级实验教学示范中心,福建工程学院微电子技术研究中心
【基金项目】
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平板显示国家地方联合工程实验室开放基金项目(KF1802,GY-Z18038),面向医学图像语义分割的新型卷积神经网络模型设计方法研究(2020J01879)资助。
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光伏阵列的缺陷检测及其影响评估对于提高其系统的性能和可靠性具有重要意义。针对光伏阵列热斑缺陷的检测图像存在细节缺失和易受噪声干扰的问题,为了能够快速地识别缺陷,准确地分析其损坏程度,提出了一套系统性的检测方案。使用手持热成像仪对光伏阵列进行拍摄,将所获取的图像传输到计算机上,并通过灰度化处理将原始红绿蓝色彩模式(RGB)图像转化为灰度图像。针对传统热成像检测技术存在效率低与缺少缺陷衡量标准等缺点,提出了一种灰度转换算法,首先将灰度图像进行K均值聚类(K-means),再进行线性增强,将各个区域灰度值
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