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帶你了解基于無人機的SWIR攝像機在日光下檢查太陽能電池板

人工智能
基于短波紅外的電發光成像在光伏太陽能電池板缺陷檢測中顯示出希望。光伏太陽能電池板的缺陷和故障會導致生產損失或無法操作,因此必須迅速確定問題所在。肉眼無法看到電池裂紋,分流和電池互連斷開,但是配備攝像頭的無人機為白天檢測對太陽能電池板造成負面影響的缺陷提供了一種有效的方法。

基于短波紅外的電發光成像在光伏太陽能電池板缺陷檢測中顯示出希望。光伏(PV)太陽能電池板的缺陷和故障會導致生產損失或無法操作,因此必須迅速確定問題所在。肉眼無法看到電池裂紋,分流和電池互連斷開,但是配備攝像頭的無人機為白天檢測對太陽能電池板造成負面影響的缺陷提供了一種有效的方法。電致發光(EL)成像可產生非常詳細的PV診斷數據,并經常用于PV太陽能電池板檢查應用中。在故障識別中,EL提供的結果比紅外熱成像更準確,因為圖像可以提供半導體材料級別的分辨率。該技術通常在室內或室外從黃昏到黎明使用,因為晶體硅發光的信號比陽光低幾個數量級。

圖像采集

為了尋求一種在白天有效捕獲圖像的方法,研究人員開發了一種基于無人機的圖像捕獲系統(圖1)。在日光充足的條件下,使用日光濾鏡并減去(即計算每個像素的差)來獲取清晰的EL圖像通常是不夠的。由于EL信號強度遠低于太陽光,因此導致非常低的信噪比。為了彌補這一點,該團隊獲取了在同一固定位置拍攝的許多EL和背景圖像對,而對PV面板進行了電調制并添加了后處理步驟,以生成由每對背景圖像的平均和減法組成的圖像。研究人員說,這樣做可以將信噪比提高到可接受的水平。

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圖1:研究人員為一架無人機配備了可檢測太陽能電池板缺陷的SWIR攝像機。

為了成功進行日光EL成像,必須快速且以短曝光時間來獲取圖像,以避免運動模糊和由于日光而飽和。基于InGaAs的探測器可以滿足這些要求,因此團隊選擇了 640 x 512短波紅外(SWIR)攝像機。相機與25毫米定焦藍寶石鏡頭和1150納米帶通濾光鏡(半高全寬一半為一半)(FWHM)配對使用,以避免檢測到來自太陽和周圍環境的光線。除了相機外,EL /背景圖像對采集設備還包括六旋翼無人機和嵌入式PC,用于相機控制,實時圖像反饋和圖像存儲。無人機通過兩個Wi-Fi通道連接到地面上的計算機,以提供更好的信號穩定性,而無人機控制器軟件則可以根據安全法規進行半自主飛行。在距面板約四米的距離內,攝像機獲取了機械應力PV模塊的圖像,該模塊具有36個15.6 x 15.6 cm多晶硅電池,排列在6 x 6單元矩陣中,測試速度為1125至1175 nm,范圍為120 fps。(圖2)。

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圖2:面板測試過程中,無人機的攝像頭從距面板約4米的距離獲取受壓光伏面板的圖像。

電調制和后處理

所有圖像都本地存儲在嵌入式PC中,并在圖像獲取后用于后處理。即使使用適當的硬件,也存在進一步的挑戰,以增強從無人機獲取的圖像的信噪比,特別是在運動中獲取的圖像。在進行圖像采集飛行之后,使用開發的算法,將圖像從嵌入式PC轉移到臺式PC進行后處理。固定日光EL的圖像處理步驟包括EL /背景圖像分離,取平均值,背景扣除,透視校正和信噪比平均值計算。對于移動過程中獲取的EL /背景圖像(如無人機獲取的情況),必須執行其它步驟,包括序列的每個圖像中的PV面板邊緣檢測和分割,以及整個圖像序列的運動補償。這些步驟發生在EL /背景圖像分離之前,并且需要高度準確和強大的圖像處理算法。在每個幀中,算法會檢測面板并將其從其余圖像內容中分割出來,從而補償不同幀之間的運動,并使用完整的搜索塊匹配算法在序列的所有圖像之間進行配準。通過執行平均和背景減法,圖像被去噪。研究人員說,在達到推薦質量之前,提高信噪比所需的圖像數量取決于諸如太陽輻照度和EL /背景圖像等因素,但是空間匹配是改善圖像質量的最重要因素。當空間匹配不存在問題時,例如在固定日光EL的情況下,例如,有16對圖像足以證明在視覺上可接受的EL圖像用于細胞破裂診斷。在高輻照度下采集的圖像序列往往會提供較小的EL /背景圖像變化量,但大約50個空間匹配良好的圖像對克服了此缺點,并為細胞裂紋檢測提供了高質量的圖像。該團隊使用DC方波和AC + DC DC正弦波方法將調制的電波應用于圖像。對于直流電調制,雙向SM 1500-CP30直流電源為PV電池板產生了調制電壓偏置,而AC6804A交流電源用于調制偏置,以避免偏置信號中強烈的太陽輻射干擾。

圖3:研究小組使用DC方波和AC + DC DC正弦波方法將調制的電波形應用于圖像。

結果表明,AC + DC電調制在EL和背景圖像之間提供了可重現的平均像素值增量,而DC調制呈現出更高的增量幅度。與DC電調制相比,AC + DC電調制在EL和背景圖像之間提供了更可重現的平均像素值增量,而DC調制比AC + DC調制呈現出更高的增量幅度(圖3)。當在戶外運動成像時,由于在運動中獲取的圖像對的位置不匹配,因此與戶外靜止圖像相比,圖像的質量較低。研究小組稱,亞像素級的定位失配阻止了信噪比方面的最佳質量改進,并且代表了無人機基于EL成像中低質量圖像的主要問題。

外星眼機器視覺認為:用于提高圖像質量的算法需要進一步的提高,以用于基于無人機的EL采集系統進行大規模的公用設施檢查,但是整個項目顯示了使用SWIR攝像機在白天進行基于無人機的PV面板檢查的希望。

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責任編輯:龐桂玉 來源: 搜狐
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