基于卷积神经网络算法的光伏组件热斑图像检测方法研究

热斑效应是造成光伏组件损坏的主要原因之一,为提早发现光伏组件热斑效应,利用卷积神经网络算法优化设计光伏组件热斑图像检测方法;根据光伏组件的工作原理以及热斑的产生机理,设置光伏组件热斑图像检测标准;通过红外热像仪和探测器采集光伏组件热斑图像,并对采集得到的图像展开预处理;利用卷积神经网络算法从轮廓和颜色两个方面提取预处理后热斑图像的特征,根据特征匹配结果得出光伏组件热斑图像的检测结果;实验结果表明:与传统检测方法相比,优化设计方法的漏检率和误检率明显更低,且光伏组件热斑面积检测误差较低,说明其检测效果较好。