一种基于DBSCAN聚类的红外图像中光伏组件自动切割方法

    公开(公告)号:CN114429541A

    公开(公告)日:2022-05-03

    申请号:CN202210099848.9

    申请日:2022-01-27

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 一种基于DBSCAN聚类的红外图像中光伏组件自动切割方法,该方法利用光伏组件中不同材料的辐射系数特性,即在红外图像中组件金属边框的辐射系数要远小于组件玻璃表面的辐射系数,实现光伏阵列中的组件分割。首先将光伏阵列的红外图像转化为灰度图,对灰度图进行灰度值反转之后,组件边缘点显示出较高的像素强度,再找出像素强度的峰值点,即为组件边缘点。再利用DBSCAN聚类算法对组件边缘点进行聚类,该方法不需要指定聚类的簇数。聚类之后利用线性拟合的方法可以得到组件边界,从而实现对光伏阵列的分割。本发明不需要事先设定阈值,有较好的自适应性;利用现有的1211个样本进行实验,得到了较高的精度,因此具有较高的应用价值。

Patent Agency Ranking