红外图像处理技术在光伏热斑检测中的应用研究

“这篇论文主要研究了人工智能在图像处理领域中应用于光伏阵列热斑检测的红外图像处理技术。通过对现有热斑检测方法的分析，强调了利用红外图像检测热斑的可行性。文章提出了一系列图像预处理算法，如非均匀拉伸和自适应中值滤波，来改善红外图像的质量，以便于热斑的识别。接着，针对光伏红外图像的特点，改进了传统的图像分割算法，提出了自适应最大散度阈值差法，解决了小面积热斑和邻域灰度差异不大的分割难题。实验结果证明了这种方法的有效性和实用性，并在Visual Studio环境下进行了验证。最后，该方法为光伏阵列的故障诊断和定位提供了支持，有助于提升光伏检测的智能化程度。” 本文深入探讨了人工智能在太阳能发电系统中的应用，特别是针对光伏阵列热斑现象的检测。热斑是光伏发电系统中常见的故障，会影响发电效率并可能导致安全问题。作者首先阐述了太阳能作为清洁能源的重要性以及热斑检测的紧迫性。接着，通过分析现有的热斑检测技术，论文指出红外成像技术因其能揭示温度差异，成为检测热斑的有效手段。 为了改善红外图像的质量，论文引入了多种图像处理技术。非均匀拉伸用于增强图像的对比度，使图像细节更加明显；自适应中值滤波器则用于去除椒盐噪声，这种噪声通常出现在红外图像中，影响热斑的识别。这些预处理步骤为热斑的准确检测铺平了道路。 在图像分割阶段，由于热斑面积小、邻近区域灰度变化不明显，传统的Otsu法和最大散度阈值差法效果不佳。为解决这个问题，论文提出了一种自适应最大散度阈值差法，特别针对双峰分布差异大的情况，能有效地进行分割。此外，通过大量实验，作者还归纳出快速获取最佳阈值的方法，提升了分割效率。 实验部分，研究者在Visual Studio环境中运用所提方法与Otsu法、简单迭代法进行对比，验证了自适应最大散度阈值差法在准确性和速度上的优势。这一研究成果对于自动化和智能化的光伏板热斑检测具有重大意义，有助于提高整个光伏系统的健康管理和维护水平。