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        基于Sobel算法的太陽(yáng)能光伏組件紅外圖像識(shí)別技術(shù)研究及應(yīng)用

        2021-07-18 11:43:38馮宗海曾華鋒馮春海
        中阿科技論壇(中英文) 2021年7期
        關(guān)鍵詞:高斯算子紅外

        馮宗海 蔡 廣 曾華鋒 馮春海

        (華能海南清潔能源分公司,海南 ???570311)

        1 緒論

        據(jù)統(tǒng)計(jì),2015年中國(guó)光伏發(fā)電新增裝機(jī)容量為15.13 GW。到2019年,新增光伏裝機(jī)容量達(dá)30.1 GW。2021—2022年的需求有望分別達(dá)到160 GW、190 GW,恢復(fù)較快增長(zhǎng)速率??紤]容配比因素,預(yù)計(jì)2020—2022年全球光伏組件需求有望達(dá)到134 GW、180 GW、210 GW[1]。

        從行業(yè)發(fā)展來(lái)說(shuō),當(dāng)前我國(guó)光伏產(chǎn)業(yè)發(fā)展正處于從追求規(guī)模與速度向重視效益與質(zhì)量轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵時(shí)期。光伏產(chǎn)業(yè)經(jīng)過(guò)快速發(fā)展,成為我國(guó)可以參與國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)的新興產(chǎn)業(yè)。我國(guó)光伏產(chǎn)業(yè)正在從規(guī)?;蛸|(zhì)量化發(fā)展。充分利用物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、智能硬件、移動(dòng)寬帶互聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù),推動(dòng)光伏產(chǎn)業(yè)從自動(dòng)化向智能化升級(jí),加快實(shí)現(xiàn)智能制造和智能應(yīng)用,已成為產(chǎn)業(yè)發(fā)展的必然趨勢(shì)[2]。光伏陣列排列狀況復(fù)雜,光伏電站外部環(huán)境多變,這些都使得光伏陣列故障檢測(cè)困難,光伏陣列紅外圖像分割效果難以令人滿意。傳統(tǒng)的故障檢測(cè)手段在大規(guī)模的光伏陣列中并不適用,因此發(fā)展智能光伏診斷既符合國(guó)家對(duì)光伏產(chǎn)業(yè)發(fā)展的要求,也順應(yīng)了光伏診斷的發(fā)展趨勢(shì),對(duì)于提升我國(guó)光伏產(chǎn)業(yè)的發(fā)展質(zhì)量與效率,具有戰(zhàn)略性意義。

        依據(jù)光伏陣列異常發(fā)熱進(jìn)而影響光伏組件功率的特性,光伏陣列故障診斷一般分為兩大類:基于電氣特性的故障診斷方法和紅外測(cè)量的故障診斷方法。電氣測(cè)量法大都利用單一參數(shù)進(jìn)行故障診斷,雖然在一定程度上通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘解決了故障定位問(wèn)題,但是依舊難以直接對(duì)光伏組件進(jìn)行精確的故障定位。紅外測(cè)量方法可以通過(guò)紅外圖像對(duì)故障部位進(jìn)行精確定位,但上述紅外測(cè)量圖像處理方法大都基于閾值分割或改進(jìn)的閾值分割方法?;陂撝档姆指罘椒ㄖ荒茚槍?duì)特定的紅外設(shè)備和特定工況下的圖像進(jìn)行分割。Sobel算子是一種離散性差分算子,用來(lái)檢測(cè)圖像像素的差異,會(huì)使得紅外圖像的分割檢測(cè)更加智能與便捷,因此本文提出了一種基于Sobel算子的太陽(yáng)能光伏組件紅外圖像的識(shí)別方法[3]。

        2 基礎(chǔ)理論和原理

        2.1 基礎(chǔ)理論

        光伏系統(tǒng)的故障診斷對(duì)光伏發(fā)電系統(tǒng)的高品質(zhì)平穩(wěn)運(yùn)行具有至關(guān)重要的作用。光伏陣列故障可概括為:組件內(nèi)部電池片故障;二極管故障或旁路工作狀態(tài);組件存在表面污跡;組件被陰影遮擋;保險(xiǎn)燒毀或斷路。這些故障都明顯體現(xiàn)在故障部位的溫度上,一般表現(xiàn)為故障部位異常發(fā)熱。由于光伏陣列的輸出特性具有明顯的非線性特征,局部異常發(fā)熱會(huì)迅速改變光伏組件的電壓電流狀態(tài),進(jìn)而降低光伏組件的輸出功率,從而降低了光伏系統(tǒng)的發(fā)電效率。為保證光伏陣列安全運(yùn)行,提升光伏陣列的發(fā)電效率,因此必須及時(shí)、準(zhǔn)確地排除光伏陣列故障。

        一般的太陽(yáng)能光伏發(fā)電站都安裝了大規(guī)模的光伏發(fā)電陣列,如果陣列中的某一塊或者某幾塊光伏組件出現(xiàn)故障,依靠人為測(cè)量光伏組件的電氣特性發(fā)現(xiàn)并排除故障的難度非常大,費(fèi)時(shí)又費(fèi)力。一個(gè)光伏陣列由若干光伏組件構(gòu)成,光伏陣列的電氣特性也是單塊光伏組件電氣特性的線性疊加,小規(guī)模的光伏組件電氣特性改變會(huì)被整個(gè)光伏陣列電氣特性數(shù)據(jù)給湮滅,因此難以從陣列數(shù)據(jù)中獲取光伏部件故障信息。通過(guò)紅外測(cè)量對(duì)光伏組件進(jìn)行故障檢測(cè)是一種更加有效可行的方法。

        2.2 基礎(chǔ)原理

        2.2.1 高斯濾波原理

        基于光伏電站現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境因素以及紅外成像儀器固有特性,紅外熱圖普遍會(huì)存在圖像邊緣模糊、目標(biāo)對(duì)比度差、非均勻成像及噪聲較大等缺點(diǎn)。相比于可見(jiàn)光圖,紅外熱圖噪聲顆粒更大,噪點(diǎn)分布更加不規(guī)律。高斯濾波是一種線性平滑濾波,用于消除高斯噪聲,對(duì)大顆粒的隨機(jī)噪聲有更好的濾波效果,被廣泛應(yīng)用于圖像處理的減噪過(guò)程。

        高斯濾波器是根據(jù)高斯函數(shù)的形狀來(lái)選擇權(quán)值的線性平滑濾波器。對(duì)于圖像來(lái)說(shuō),高斯濾波器是由二維高斯函數(shù)獲得的二維的卷積核。因此需要由一維高斯函數(shù)式(1)獲得二維高斯函數(shù)式(2)。高斯函數(shù)是一種正態(tài)分布的曲線,在圖形上,正態(tài)分布是一種鐘形曲線,越接近中心,取值越大,越遠(yuǎn)離中心,取值越小。計(jì)算平均值的時(shí)候,本文使用一個(gè)N×N的高斯卷積核對(duì)目標(biāo)圖像的每一個(gè)像素進(jìn)行卷積,用高斯卷積核領(lǐng)域內(nèi)像素的加權(quán)平均灰度值去代替高斯卷積核中心的像素點(diǎn)值。

        則簡(jiǎn)化后的梯度算子計(jì)算結(jié)果為:

        2.2.3 大津自適應(yīng)閾值分割法原理

        日本學(xué)者大津(Nobuyuki Otsu)于1979年提出的最大類間方差法是一種自適應(yīng)的閾值確定的方法,又叫大津法,簡(jiǎn)稱OTSU。依據(jù)圖像灰度值的不同,OTSU將圖像分為背景和前景兩個(gè)部分,前景是需要按照要求分割出來(lái)的部分,背景是需要舍棄的部分。前景和背景的分界值就是需要求出來(lái)的閾值。遍歷不同的閾值,計(jì)算不同閾值下對(duì)應(yīng)的背景和前景之間的類內(nèi)方差,當(dāng)類內(nèi)方差取得極大值時(shí),對(duì)應(yīng)的閾值就是大津法(OTSU算法)所求的閾值。

        3 處理方案及結(jié)果

        3.1 處理方案

        由于光伏陣列紅外圖像普遍存在背景復(fù)雜,邊界模糊,噪聲較大,非均勻成像以及不同環(huán)境、不同紅外設(shè)備成像后閾值范圍差異很大等特性,傳統(tǒng)的分割方法難以廣泛適用且分割結(jié)果不夠準(zhǔn)確。針對(duì)傳統(tǒng)分割方法的不足,本文提出了一種基于Sobel算子的OTSU分割方法。

        首先采用高斯濾波對(duì)獲得的紅外圖像進(jìn)行預(yù)處理,以消除現(xiàn)場(chǎng)隨機(jī)噪聲和設(shè)備干擾對(duì)圖像的影響。對(duì)預(yù)處理之后所得紅外圖像使用Sobel算子進(jìn)行處理,以獲取分割區(qū)域,提取故障部位。最后對(duì)經(jīng)過(guò)Sobel算子處理后的圖像采用OTSU算法進(jìn)行二次分割獲取最終的紅外圖像故障識(shí)別區(qū)域。流程如下:原始紅外圖像→高斯濾波→sobel算子檢測(cè)→OTSU分割→分割結(jié)果。

        3.2 結(jié)果展示

        如圖1所示,a1~a5為一組原始紅外圖像,b1~b5為高斯濾波后的紅外圖像,c1~c5為經(jīng)過(guò)Laplace算子檢測(cè)后的紅外圖像,d1~d5為Scharr算子檢測(cè)后的紅外圖像,e1~e5為Sobel算子檢測(cè)后的紅外圖像,f1~f5為設(shè)置閾值為160后的分割圖像,g1~g5為OTSU分割后的圖像。

        3.3 驗(yàn)證分析

        將e行圖像分別與c行和d行圖像相比可以看出,Laplace算子獲得的特征區(qū)域過(guò)少,難以有效分割;Scharr算子獲得太多的無(wú)用信息,從而導(dǎo)致需要的特性區(qū)域比例變小,且噪聲非常嚴(yán)重;Sobel算子獲得了需要的特性信息,對(duì)濾波后的紅外圖像進(jìn)行了有效的特征提取。將g行與f行相比較可以看出,普通的閾值分割方法不夠靈活,且需要人為設(shè)置閾值,不同工況下的不同圖像最優(yōu)分割閾值也有很大差異。如f3相比于f行其他圖像,在閾值為160時(shí)取得了很好的分割效果,而f1、f2、f4效果就差很多,f5效果非常差。g行經(jīng)過(guò)OTSU自適應(yīng)閾值分割法普遍取得了很好的分割效果,g1檢測(cè)到了不明顯區(qū)域的熱斑與很小的光斑點(diǎn),g2檢測(cè)到了明顯的小熱斑與大熱斑漸變區(qū)域,g3對(duì)由遮擋引起的熱斑做了完美的分割,g4在檢測(cè)到熱斑區(qū)域的同時(shí)也檢測(cè)到了遮擋物,g5做到了對(duì)熱斑區(qū)域與故障部件的檢測(cè)。

        圖1 各種方法對(duì)比結(jié)果圖

        4 結(jié)論

        考慮到復(fù)雜光伏陣列紅外圖像的特性,針對(duì)傳統(tǒng)分割方法不靈活、不準(zhǔn)確、分割效果差等不足,本文提出了一種基于Sobel算子的OTSU分割方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文的分割方法可以對(duì)光伏陣列的明顯故障區(qū)域、不明顯故障區(qū)域、小熱斑、故障部件等進(jìn)行有效準(zhǔn)確的分割。

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