一种高精度的光伏阵列红外图像分割算法

摘要

随着化石能源短缺,且其燃烧带来的环境污染问题,清洁的太阳能发电得到更广泛的使用.然而光伏阵列长期处于恶劣环境中,导致光伏组件容易出现损坏.传统光伏故障检测方法效率较低、准确率不高,难以满足实际需求.因此在分析光伏阵列图像特征的基础上,提出基于光伏阵列区域局部灰度特征的高精度分割算法.通过使用5×5的滑动窗口计算Gaussian处理后的灰度图像的局部标准差,以此衡量局部灰度一致性,提取出灰度一致性高的区域.应用形态学膨胀处理所得区域,并使用基于尺寸的筛选方法去除孤立小区域,得到最终分割结果.实验结果表明,该算法对于光伏阵列的识别准确率达到了96％以上,同时降低了背景区域的误检率.算法可精确、有效地分割出光伏阵列区域,分割效果优于边缘检测和Otsu算法.