基于光斑检测算法的光伏板轮廓优化与识别技术研究

【摘要】 【目的】准确识别、提取光伏板轮廓，规避光斑对轮廓识别效果的干扰。【方法】以光伏板智能清洁装置的视觉识别系统为例，对三种滤波去噪方法进行对比分析，确定了最适合的滤波方法。针对非强光环境，对图片进行灰度化处理，验证图像采集系统在正常环境下的识别效率；针对强光环境，采用基于霍夫变换的圆形检测算法定位图像中的光斑区域，进行光伏板轮廓提取与识别算法优化。【结果】1）在三种空域滤波中，高斯滤波对光伏板图片的处理效果最好。2）经过闭运算填充、面积滤波去噪以及高斯滤波二次优化之后，非强光环境下的光伏板轮廓提取完整度达到60%以上。3）通过圆形检测算法完成了光伏板轮廓提取与识别算法优化，成功排除了光斑对轮廓提取效果的干扰，将光伏板的轮廓提取完整度提高到了70%。【结论】所提方法有效提高了识别系统在室外环境下的抗干扰性，能够为清洁装置的运动控制提供精确的位置引导。更多还原