基于人工智能的光伏电站组件缺陷检测技术研究

摘要

人工智能与无人机航拍技术在光伏电站组件缺陷检测中的应用，可以实现对光伏组件缺陷的高效、自动定位，但光伏组件缺陷检测图像存在图像阈值分割不明显和缺陷检测不准确的问题，本文通过引入人工智能方法，深入探讨了光伏电站中组件缺陷的图像缺陷检测技术，旨在提高光伏电站组件缺陷检测的准确率和高效性。首先，本文详细阐述了光伏电站系统结构，概述了光伏电站组件缺陷定位流程。然后，提出了基于改进最大类间方差法(OTSU)算法的光伏组件图像阈值分割算法，并总结了4种传统阈值分割算法。最后，提出了基于YOLOv5算法的光伏电站组件缺陷检测算法，并通过实验结果分析验证了该算法的可行性和有效性。结果表明：该缺陷检测模型解决了传统检测模型的高计算消耗与参数冗余问题，提高了目标缺陷的检测精度。

关键词

人工智能 / 光伏电站组件缺陷 / YOLOv5算法 / 阈值分割算法 / 改进最大类间方差法(OTSU)算法