一种基于可见光和红外视觉的光伏板缺陷检测方法
公开
摘要
本发明公开了一种基于可见光和红外视觉的光伏板缺陷检测方法，包括步骤：通过可见光相机和红外相机分别获取光伏板图像；基于可见光光伏板图像，通过YOLOv3深度学习网络模型进行表面污渍检测；基于红外光伏板图像，通过自适应最小阈值分割算法进行光伏板热斑效应区域的检测。本发明同时基于可见光图像和红外图像，对光伏板表面的污渍和热斑缺陷进行检测，为后续光伏清洗机器人导航至缺陷处进行清洗或上报提供了基础。
基本信息
专利标题 ：
一种基于可见光和红外视觉的光伏板缺陷检测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114612406A
申请号 ：
CN202210209242.6
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2022-03-03
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
雍亚婕那瑟郭玲
申请人 ：
南京理工大学
申请人地址 ：
江苏省南京市孝陵卫200号
代理机构 ：
南京理工大学专利中心
代理人 ：
段宇轩
优先权 ：
CN202210209242.6
主分类号 ：
G06T7/00
IPC分类号 ：
G06T7/00 G06T7/136 G06T5/40 G06K9/62 G06V10/762 G06V10/82 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T7/00
图像分析
法律状态
2022-06-10 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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