光伏组件的诊断方法和装置与流程

1.本发明实施例涉及光伏发电技术领域，尤其涉及一种光伏组件的诊断方法 和装置。


背景技术：

2.光伏电站中的光伏组件需要进行日常维护，例如针对光伏组件的金属架螺 栓松动和焊缝开裂的及时处理，针对光伏组件表面防腐涂层的开裂或脱落等现 象的及时补刷，以及针对光伏组件表面的灰尘、污垢、遮挡、鸟粪、隐裂等的 及时维护。光伏电站通常采用高清摄像头对光伏组件进行拍摄，以便根据摄像 头拍摄的图像下派维修信息。
3.当光伏电站处于恶劣环境条件时，例如特殊天气条件下，空气中漂浮的大 量粒子对大气中的光具有散射作用，这将导致摄像头拍摄的图像不清晰，使得 图像出现失真及降质的现象，影响图像信息在光伏电站维护中的使用，导致该 图像信息无法用于准确判断光伏组件是否需要维护，提高了光伏组件图像分析 的难度和光伏电站运维的难度。


技术实现要素：

4.本发明实施例提供一种光伏组件的诊断方法和装置，以实现提升光伏组件 图像的质量，进而准确识别光伏组件的异常情况。
5.第一方面，本发明实施例提供了一种光伏组件的诊断方法，包括：
6.获取光伏组件的原始图像；
7.根据所述原始图像及其对应的天气条件信息，动态调节修正所述原始图像 所需的透射率；
8.基于调节后的所述透射率、所述原始图像以及对应的所述天气条件信息， 对所述原始图像进行修正；
9.根据修正后的所述光伏组件的图像，诊断所述光伏组件是否出现异常。
10.可选地，根据所述原始图像及其对应的天气条件信息，动态调节修正所述 原始图像所需的透射率，包括：
11.对所述原始图像进行处理，得到所述原始图像对应的暗通道图像；
12.根据所述暗通道图像计算大气光值；
13.将所述原始图像转换为his图像；
14.基于所述his图像的饱和度和大气光饱和度，确定所述his图像在不同饱 和度条件下的透射率及其修正参数。
15.可选地，基于所述his图像的饱和度和大气光饱和度，确定所述his图像 在不同饱和度条件下的透射率及其修正参数，包括：
16.确定所述his图像的最大饱和度；其中，所述最大饱和度为所述his图像 的预设区域像素点的饱和度的最大值；
17.根据所述最大饱和度与所述大气光饱和度之间的数值关系，确定不同条件 下所
述his图像的最小像素值；其中，所述最小像素值为所述原始图像的预设 区域像素点的三颜色通道像素值的最小值；
18.根据所述最大饱和度与所述大气光饱和度，确定不同条件下的所述透射率 的修正参数的取值；
19.基于所述最大饱和度、所述大气光饱和度和所述最小像素值，确定不同条 件下的所述透射率的取值。
20.可选地，基于调节后的所述透射率、所述原始图像以及对应的所述天气条 件信息，对所述原始图像进行修正，包括：
21.根据所述大气光值、所述透射率及其修正参数，对所述原始图像进行修正。
22.可选地，所述透射率的修正参数表示为：
[0023][0024]
其中，k0是预设阈值，max(s(i(x)))是所述最大饱和度，s
a
是所述大气光饱 和度。
[0025]
可选地，在所述最大饱和度与所述大气光饱和度符合第一数值关系时，所 述最小像素值表示为：minmin(i
r
,i
g
,i
b
)；
[0026]
在所述最大饱和度与所述大气光饱和度符合第二数值关系时，所述最小像 素值表示为：maxmin(i
r
,i
g
,i
b
)；
[0027]
所述透射率表示为：
[0028][0029]
其中，所述第一数值关系表示为：max(s(i(x)))
‑
1＜s
a
，所述第二数值关 系表示为：max(s(i(x)))
‑
1＞s
a
，max(s(i(x)))是所述最大饱和度，s
a
是所述大 气光饱和度，i
r
是
所述原始图像的红色r通道的像素值，i
g
是所述原始图像的 绿色g通道的像素值，i
b
是所述原始图像的蓝色b通道的像素值， minmin(i
r
,i
g
,i
b
)是rgb三个通道中像素值的最小值，maxmin(i
r
,i
g
,i
b
)是r 通道的像素值的最小值、g通道的像素值的最小值以及b通道的像素值的最小 值中的最大值，t1(x)是所述透射率，(x)是所述透射率，
[0030]
可选地，根据所述大气光值、所述透射率及其修正参数，对所述原始图像 进行修正，表示为：
[0031][0032]
其中，j(x)是修正后所述光伏组件的图像的像素值，i(x)是所述原始图像的 像素值，i
a
是所述大气光值，k是所述透射率的修正参数，t1(x)是所述透射率。
[0033]
可选地，在基于调节后的所述透射率、所述原始图像以及对应的所述天气 条件信息，对所述原始图像进行修正之后，所述方法还包括：
[0034]
利用分数阶微分方程构建预设方向的掩膜算子；
[0035]
将所述预设方向的掩膜算子与修正后的所述原始图像的信息进行卷积运 算，以对修正后的所述原始图像进行增强处理。
[0036]
可选地，所述分数阶微分方程表示为：
[0037][0038]
其中，g代表g
‑
l分数阶，a是所述分数阶微分的下限，t是所述分数阶微 分的上限，v是可转换的分数阶微分的阶次，m是在图像坐标轴的x轴上运行的 步长，n是在坐标轴的y轴上运行的步长；
[0039]
所述预设方向的掩膜算子为八个方向的掩膜算子，所述八个方向包括平面 图像的上方、下方、左方、右方、左上方、左下方、右上方和右下方。
[0040]
第二方面，本发明实施例还提供了一种光伏组件的诊断装置，包括：
[0041]
图像获取模块，用于获取光伏组件的原始图像；
[0042]
透射率调节模块，用于根据所述原始图像及其对应的天气条件信息，动态 调节修正所述原始图像所需的透射率；
[0043]
图像修正模块，用于基于调节后的所述透射率、所述原始图像以及对应的 所述天气条件信息，对所述原始图像进行修正；
[0044]
诊断模块，用于根据修正后的所述光伏组件的图像，诊断所述光伏组件是 否出现异常。
[0045]
第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
[0046]
一个或多个处理器；
[0047]
存储装置，用于存储一个或多个程序；
[0048]
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多 个处
理器实现如第一方面所述的光伏组件的诊断方法。
[0049]
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有 计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面所述的光伏组件的诊断方 法。
[0050]
本发明实施例的技术方案，根据光伏组件的原始图像及其对应的天气条件 信息，动态调节修正原始图像所需的透射率，基于调节后的透射率、原始图像 以及对应的天气条件信息，对原始图像进行修正，并根据修正后的光伏组件的 图像，诊断光伏组件是否出现异常。本发明实施例的技术方案，实现了动态根 据光伏组件的原始图像和天气情况调节透射率，以根据调节后的透射率对原始 图像进行修正，有助于解决现有技术中光伏组件的图像出现失真及降质的问题， 能够避免光伏组件的图像在特殊天气条件下的失真及降质，有利于提升光伏组 件的图像质量，降低了光伏组件图像分析的难度，以便根据图像准确识别光伏 组件的异常情况，及时对光伏组件的异常情况进行运维。
附图说明
[0051]
图1是本发明实施例提供的一种光伏组件的诊断方法的流程示意图；
[0052]
图2是本发明实施例提供的一种光伏组件诊断系统的模块结构示意图；
[0053]
图3是本发明实施例提供的另一种光伏组件的诊断方法的流程示意图；
[0054]
图4是本发明实施例提供的光伏组件的诊断装置的结构示意图；
[0055]
图5是本发明实施例提供的一种终端的结构示意图。
具体实施方式
[0056]
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此 处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需 要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结 构。
[0057]
实施例一
[0058]
图1是本发明实施例提供的一种光伏组件的诊断方法的流程示意图，本实 施例可适用于诊断光伏组件是否出现异常的情况，该方法可以由光伏组件的诊 断装置执行，该装置可以采用软件和/或硬件的方式实现，该装置可配置于电子 设备中，例如服务器或终端设备，典型的终端设备包括移动终端，具体包括手 机、电脑或平板电脑等。如图1所示，该方法具体可以包括：
[0059]
s110、获取光伏组件的原始图像。
[0060]
其中，光伏组件包括光伏板，光伏组件的原始图像可以是高清摄像头采集 的光伏板表面的彩色rgb图像，rgb图像是指基于r(红色)、g(绿色)和 b(蓝色)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加而得到的彩色图像。
[0061]
s120、根据原始图像及其对应的天气条件信息，动态调节修正原始图像所 需的透射率。
[0062]
其中，光伏组件的原始图像包括图像信息，该图像信息包括图像中各像素 点的像素值、rgb三颜色通道的像素值以及图像中各像素点的饱和度等信息， 其中像素值是图像被数字化时由计算机赋予的值，代表对应的像素点的平均亮 度信息或平均反射(透射)密度信息。原始图像对应的天气条件信息包括大气光信 息，例如采集原始图像时的大气光值
和大气光饱和度。透射是入射光经过折射 穿过介质后的出射现象，透射率用于表示介质透过光的程度。
[0063]
在特殊天气条件下，例如空气有雾(或霾)的天气，光伏组件的原始图像 会受到天气条件的影响而发生失真及降质的现象，不同天气条件对应的空气的 透射率不同，因而其对光伏组件的原始图像产生的影响也不同，因此根据原始 图像和天气条件信息对透射率进行调节，可实现动态根据光伏电站的天气情况 来调节透射率，进而通过调节后的透射率对原始图像进行修正，实现原始图像 的去雾和降噪。
[0064]
s130、基于调节后的透射率、原始图像以及对应的天气条件信息，对原始 图像进行修正。
[0065]
示例性地，光伏组件的原始图像包括图像信息，该图像信息包括图像中各 像素点的像素值，天气条件信息包括大气光值，对原始图像进行修正时，可基 于暗通道先验的图像去雾原理，构建修正后的图像的像素值与透射率、原始图 像的像素值以及大气光值之间的数值关系，并据此对原始图像进行修正，以得 到去雾和降噪后的图像。
[0066]
与现有技术相比，本方案根据光伏组件的原始图像及其对应的天气条件信 息，动态调节修正原始图像所需的透射率，并根据调节后的透射率对原始图像 进行修正，实现了根据光伏电站不同的天气条件对组件的原始图像进行自适应 修正，使得图像的去雾及降噪效果更佳。
[0067]
s140、根据修正后的光伏组件的图像，诊断光伏组件是否出现异常。
[0068]
示例性地，修正后的光伏组件的图像，可作为光伏组件的诊断依据，根据 图像对光伏组件进行诊断，有助于准确识别光伏组件表面是否出现异常点或故 障点，以便根据光伏组件的异常点或故障点下派维修信息，实现对光伏组件的 及时运维。
[0069]
本发明实施例的技术方案，根据光伏组件的原始图像及其对应的天气条件 信息，动态调节修正原始图像所需的透射率，基于调节后的透射率、原始图像 以及对应的天气条件信息，对原始图像进行修正，并根据修正后的光伏组件的 图像，诊断光伏组件是否出现异常。本发明实施例的技术方案，实现了动态根 据光伏组件的原始图像和天气情况调节透射率，以根据调节后的透射率对原始 图像进行修正，有助于解决现有技术中光伏组件的图像出现失真及降质的问题， 能够避免光伏组件的图像在特殊天气条件下的失真及降质，有利于提升光伏组 件的图像质量，降低了光伏组件图像分析的难度，以便根据图像准确识别光伏 组件的异常情况，及时对光伏组件的异常情况进行运维。
[0070]
图2是本发明实施例提供的一种光伏组件诊断系统的模块结构示意图，示 例性地，如图2所示，在上述技术方案的基础上，可通过光伏组件诊断系统诊 断光伏组件是否出现异常情况，该光伏组件诊断系统具体可包括：摄像头20、 服务器30和终端40。
[0071]
示例性地，参见图2，通过无人机搭载摄像头20采集光伏组件10的原始 图像，并将光伏组件10的原始图像传输至服务器30。其中摄像头20可以是高 清摄像头，服务器30可以是光伏电站的业务服务器。通过服务器30对光伏组 件10的原始图像进行处理：根据光伏组件10的原始图像及其对应的天气条件 信息，动态调节修正原始图像所需的透射率，基于调节后的透射率、原始图像 以及对应的天气条件信息，对原始图像进行修正，并根据修正后的光伏组件的 图像，诊断光伏组件是否出现异常。服务器30对原始图像进行处理之后，可将 光伏组件的异常信息传输至终端40，该终端40可以是移动设备终端。终端40 能够显示
光伏组件的异常信息，并根据该异常信息自动下派维修信息，以使工 作人员及时根据维修信息对光伏组件进行运维。本实施例的技术方案，有利于 实现光伏电站的无人机智能巡检。
[0072]
在上述实施例的基础上，本实施例进一步优化了上述光伏组件的诊断方法。 可选地，根据原始图像及其对应的天气条件信息，动态调节修正原始图像所需 的透射率，包括：
[0073]
s210、对原始图像进行处理，得到原始图像对应的暗通道图像。
[0074]
示例性地，根据暗通道先验原理，获取原始图像的rgb三颜色通道的像素 值最低的通道值，以得到原始图像对应的暗通道图像。
[0075]
s220、根据暗通道图像计算大气光值。
[0076]
示例性地，从暗通道图像中按照亮度的大小，提取最亮的前0.1％的像素。 然后，在原始图像中寻找对应位置上的具有最高亮度的点的值，作为大气光值。
[0077]
s230、将原始图像转换为his图像。
[0078]
其中，原始图像为彩色rgb图像，his(hue
‑
intensity
‑
saturation，his) 图像是指色调(hue)、亮度(intensity)和饱和度(saturation)和亮度(intensity 或brightness)来描述图像颜色的图像。本实施例中，将基于rgb颜色空间的 原始图像转换为his颜色空间的图像，以获取原始图像对应的his颜色通道信 息。
[0079]
s240、基于his图像的饱和度和大气光饱和度，确定his图像在不同饱和 度条件下的透射率及其修正参数。
[0080]
其中，饱和度是指色彩的深浅程度。由于光伏组件与对其进行拍摄的摄像 头之间存在一定距离，摄像头采集的图像会由于特殊天气的影响(例如空气中 的雾或霾)而变得模糊，若图像中含有大量的白色区域(对应白色饱和度较高 的情况)，将导致透射率的估算不准确。因此，需要考虑his图像的饱和度与 大气光饱和度之间的关系，据此确定his图像在不同饱和度条件下的透射率以 及透射率的修正参数，并通过修正参数对透射率进行修正，以采用修正后的透 射率对原始图像进行修正。
[0081]
本实施例的技术方案，对原始图像进行处理，得到原始图像对应的暗通道 图像和his图像，根据暗通道图像计算大气光值，基于his图像的饱和度和大 气光饱和度，确定his图像在不同饱和度条件下的透射率及其修正参数，有助 于根据his图像的饱和度条件估算出准确的透射率，采用该透射率对原始图像 进行修正，能够进一步提升图像质量。
[0082]
可选地，在上述方案的基础上，基于his图像的饱和度和大气光饱和度， 确定his图像在不同饱和度条件下的透射率及其修正参数，包括：
[0083]
s242、确定his图像的最大饱和度。
[0084]
其中，最大饱和度为his图像的预设区域像素点的饱和度的最大值，预设 区域的大小及位置，可根据需求进行设置，预设区域的设置，使得本方案能够 对图像的选定区域进行修正。
[0085]
s244、根据最大饱和度与大气光饱和度之间的数值关系，确定不同条件下 his图像的最小像素值。
[0086]
其中，最小像素值为原始图像的预设区域像素点的三颜色通道像素值的最 小值。当最大饱和度与大气光饱和度之间的数值关系不同时，his图像的最小 像素值的选取方式不同。
[0087]
可选地，在最大饱和度与大气光饱和度符合第一数值关系时，最小像素值 表示为：minmin(i
r
,i
g
,i
b
)；在最大饱和度与大气光饱和度符合第二数值关系 时，最小像素值表示为：maxmin(i
r
,i
g
,i
b
)。
[0088]
其中，第一数值关系表示为：max(s(i(x)))
‑
1＜s
a
，第二数值关系表示为： max(s(i(x)))
‑
1＞s
a
，max(s(i(x)))是最大饱和度，s
a
是大气光饱和度，i
r
是原 始图像的红色r通道的像素值，i
g
是原始图像的绿色g通道的像素值，i
b
是原 始图像的蓝色b通道的像素值，minmin(i
r
,i
g
,i
b
)是rgb三个通道中像素值 的最小值，即r通道的像素值的最小值、g通道的像素值的最小值以及b通道 的像素值的最小值中的最小值，maxmin(i
r
,i
g
,i
b
)是r通道的像素值的最小值、 g通道的像素值的最小值以及b通道的像素值的最小值中的最大值。
[0089]
示例性地，可选取his图像中，以(0，height*2/3)和(width，height)为角顶 点的矩形区域中像素点的非零饱和度最小值作为。大气光饱和度s
a
，其中height 代表图像高度(或长度)，width代表图像宽度。
[0090]
具体地，当max(s(i(x)))
‑
1＜s
a
时，最小像素值表示为： minmin(i
r
,i
g
,i
b
)；当max(s(i(x)))
‑
1＞s
a
时，最小像素值表示为： maxmin(i
r
,i
g
,i
b
)。这样设置的原因在于，当max(s(i(x)))
‑
1＜s
a
时，图像的 最大饱和度相对较小，利用此时的最小像素值minmin(i
r
,i
g
,i
b
)，有助于透射 率的极大值的估算。而当max(s(i(x)))
‑
1＞s
a
时，图像的最大饱和度相对较高， 利用此时的最小像素值maxmin(i
r
,i
g
,i
b
)，有助于透射率的极小值的估算。
[0091]
s246、根据最大饱和度与大气光饱和度，确定不同条件下的透射率的修正 参数的取值。
[0092]
其中，当最大饱和度与大气光饱和度之间的数值关系不同时，透射率的修 正参数的取值也不同。
[0093]
可选地，透射率的修正参数表示为：
[0094][0095]
其中，k0是预设阈值，预设阈值k0的大小，可根据需求进行设置。max(s(i(x))) 是最大饱和度，s
a
是大气光饱和度。
[0096]
本实施例这样设置的原因在于，当max(s(i(x)))
‑
1＞s
a
时，图像的最大饱 和度相对较高，对应的透射率相对较低，因此可选取二 者中的较小值作为透射率的修正参数，在考虑到图像的饱和度对透射率的影响 的同时，又能避免修正后的透射率的偏差过大。同理，当max(s(i(x)))
‑
1＜s
a
时，图像的最大饱和度相对较小，对应
的透射率相对较高，因此可选取 二者中的较大值作为透射率的修正参数，在考虑到图 像的饱和度对透射率的影响的同时，又能保证透射率的修正效果。
[0097]
s248、基于最大饱和度、大气光饱和度和最小像素值，确定不同条件下的 透射率的取值。
[0098]
其中，当最大饱和度与大气光饱和度之间的数值关系不同时，透射率的取 值也不同。
[0099]
可选地，透射率表示为：
[0100][0101]
其中，max(s(i(x)))是最大饱和度，s
a
是大气光饱和度，i
r
是原始图像的红 色r通道的像素值，i
g
是原始图像的绿色g通道的像素值，i
b
是原始图像的蓝 色b通道的像素值，t1(x)是透射率，(x)是透射率，minmin(i
r
,i
g
,i
b
)是rgb三个通道中像素 值的最小值，maxmin(i
r
,i
g
,i
b
)是r通道的像素值的最小值、g通道的像素值 的最小值以及b通道的像素值的最小值中的最大值。
[0102]
这样设置的原因在于，当max(s(i(x)))
‑
1＜s
a
时，图像的最大饱和度相对 较小，利用此时的最小像素值可求得透射 率的极大值。而当max(s(i(x)))
‑
1＞s
a
时，图像的最大饱和度相对较高，利用 此时的最小像素值可求得透射率的极小值。
[0103]
可选地，本实施例中，基于调节后的透射率、原始图像以及对应的天气条 件信息，对原始图像进行修正，包括：
[0104]
根据大气光值、透射率及其修正参数，对原始图像进行修正。
[0105]
示例性地，基于暗通道先验的图像去雾原理，构建修正后的图像的像素值 与大气光值、透射率、透射率的修正参数以及原始图像的像素值之间的数值关 系，并据此对原始
图像进行修正，以得到去雾和降噪后的图像。
[0106]
可选地，根据his图像、大气光值、透射率及其修正参数，对原始图像进 行修正，表示为：
[0107][0108]
其中，j(x)是修正后光伏组件的图像的像素值，i(x)是原始图像的像素值， i
a
是大气光值，k是透射率的修正参数，t1(x)是透射率。透射率的修正参数k， 以及透射率t1(x)，均可以根据上述实施例中的计算公式进行确定，本实施例这 样设置的好处在于，透射率的修正参数k以及透射率t1(x)，均为考虑最大饱和 度与大气光饱和度之间的不同数值关系而得到的参数，并且根据修正参数k对 透射率t1(x)进行进一步修正，有助于得到与光伏电站的天气条件适配的准确的 透射率，采用该透射率对原始图像进行修正，能够进一步提升图像质量。
[0109]
本实施例进一步优化了上述光伏组件的诊断方法。可选地，光伏组件的诊 断方法具体包括：
[0110]
s310、获取光伏组件的原始图像。
[0111]
s320、根据原始图像及其对应的天气条件信息，动态调节修正原始图像所 需的透射率。
[0112]
s330、基于调节后的透射率、原始图像以及对应的天气条件信息，对原始 图像进行修正。
[0113]
s340、利用分数阶微分方程构建预设方向的掩膜算子。
[0114]
其中，分数阶微分方程为g
‑
l分数阶微分方程，预设方向的掩膜算子可以 是根据g
‑
l分数阶微分方程得到的多个方向的掩膜算子。
[0115]
可选地，分数阶微分方程表示为：
[0116][0117]
其中，g代表g
‑
l分数阶，a是分数阶微分的下限，t是分数阶微分的上限， v是可转换的分数阶微分的阶次，m是在图像坐标轴的x轴上运行的步长，n是 在坐标轴的y轴上运行的步长；
[0118]
预设方向的掩膜算子为八个方向的掩膜算子，八个方向包括平面图像的上 方、下方、左方、右方、左上方、左下方、右上方和右下方。
[0119]
示例性地，将上述g
‑
l分数阶微分方程进行二维离散傅里叶变换，将数字 图像信号的分数阶沿着不同的方向进行处理：
[0120][0121]
据此可构成5*5的矩阵，从而得到表1所示的八个方向的掩膜算子。
[0122]
表1八个方向的掩膜算子
[0123]
‑
v2(
‑
v+1)2/48
‑
v2(
‑
v+1)/12
‑
v(
‑
v+1)/4
‑
v2(
‑
v+1)/12
‑
v2(
‑
v+1)2/48
‑
v2(
‑
v+1)/12
‑
v2/2
‑
v
‑
v2/2
‑
v2(
‑
v+1)/12
‑
v(
‑
v+1)/4
‑
v8*1
‑
v
‑
v(
‑
v+1)/4
‑
v2(
‑
v+1)/12
‑
v2/2
‑
v
‑
v2/2
‑
v2(
‑
v+1)/12
‑
v2(
‑
v+1)2/48
‑
v2(
‑
v+1)/12
‑
v(
‑
v+1)/2
‑
v2(
‑
v+1)/12
‑
v2(
‑
v+1)2/48
[0124]
s350、将预设方向的掩膜算子与修正后的原始图像的信息进行卷积运算， 以对修正后的原始图像进行增强处理。
[0125]
示例性地，根据上述八个方向的掩膜算子，将修正后的原始图像中的每一 个像素点进行逐一增加，保证分数阶微分方程对每一个像素点进行卷积计算， 使得图片中的像素点得到了增强，从而实现对图像纹理细节、边缘信息及对比 度的增强，进而实现图像锐化，以进一步提高修正后的原始图像的视觉效果。
[0126]
s360、根据修正后的光伏组件的图像，诊断光伏组件是否出现异常。
[0127]
相应地，修正后的光伏组件的图像，即进行修正和增强处理后的光伏组件 的图像。本实施例中，利用分数阶微分方程构建预设方向的掩膜算子，将预设 方向的掩膜算子与修正后的原始图像的信息进行卷积运算，以对修正后的原始 图像进行增强处理，有助于去除恶劣天气条件下光伏组件的图像中的噪声和雾 霾等因素，避免修正后的图像发生降质及失真，有利于提升光伏组件的图像质 量，降低了光伏组件图像分析的难度，以便根据图像准确识别光伏组件的异常 情况，及时对光伏组件的异常情况进行运维。
[0128]
具体实施例
[0129]
图3是本发明实施例提供的另一种光伏组件的诊断方法的流程示意图，在 上述实施例的基础上，本实施例进一步优化了上述光伏组件的诊断方法。如图 3所示，该方法具体可以包括：
[0130]
s410、获取光伏组件的原始图像。
[0131]
s412、将原始图像转换为基于rgb颜色空间的光伏组件图像。
[0132]
s414、将基于rgb颜色空间的光伏组件图像，转换为基于his颜色空间 的光伏组件图像。
[0133]
s416、获取基于his颜色空间的光伏组件图像的饱和度。
[0134]
s418、估算大气光值。
[0135]
s420、根据光伏组件图像的饱和度，估算大气透射率的极大值和极小值。
[0136]
s422、对大气透射率进行修正。
[0137]
s424、基于大气光值和修正后的大气透射率对光伏组件的原始图像进行去 雾处
理。
[0138]
s426、利用分数阶微分方程构建掩膜算子。
[0139]
s428、通过掩膜算子对去雾后的图像进行增强处理。
[0140]
实施例二
[0141]
图4是本发明实施例提供的光伏组件的诊断装置的结构示意图，本实施例 可适用于诊断光伏组件是否出现异常的情况。本发明实施例所提供的光伏组件 的诊断装置，可执行本发明任意实施例所提供的光伏组件的诊断方法，具备执 行方法相应的功能模块和有益效果。
[0142]
该装置具体包括图像获取模块510、透射率调节模块520、图像修正模块 530和诊断模块540，其中：
[0143]
图像获取模块510用于获取光伏组件的原始图像；
[0144]
透射率调节模块520用于根据原始图像及其对应的天气条件信息，动态调 节修正原始图像所需的透射率；
[0145]
图像修正模块530用于基于调节后的透射率、原始图像以及对应的天气条 件信息，对原始图像进行修正；
[0146]
诊断模块540用于根据修正后的光伏组件的图像，诊断光伏组件是否出现 异常。
[0147]
本发明实施例所提供的光伏组件的诊断装置，可执行本发明任意实施例所 提供的光伏组件的诊断方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
[0148]
实施例三
[0149]
图5是本发明实施例提供的一种终端的结构示意图。图5示出了适于用来 实现本发明实施方式的示例性设备412的框图。图5显示的设备412仅仅是一 个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
[0150]
如图5所示，设备412以通用设备的形式表现。设备412的组件可以包括 但不限于：一个或者多个处理器416，存储装置428，连接不同系统组件(包括 存储装置428和处理器416)的总线418。
[0151]
总线418表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储装置总线或者存储 装置控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任 意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系 结构(industry subversive alliance，isa)总线，微通道体系结构(micro channelarchitecture，mac)总线，增强型isa总线、视频电子标准协会(video electronicsstandards association，vesa)局域总线以及外围组件互连(peripheral componentinterconnect，pci)总线。
[0152]
设备412典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够 被设备412访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移 动的介质。
[0153]
存储装置428可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随 机存取存储器(random access memory，ram)430和/或高速缓存存储器432。 设备412可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统 存储介质。仅作为举例，存储系统434可以用于读写不可移动的、非易失性磁 介质(图5未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图5中未示出，可以提供用 于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非 易失性光盘，例如只读光盘(compact disc read
‑
only memory，
cd
‑
rom),数 字视盘(digital video disc
‑
read only memory，dvd
‑
rom)或者其它光介质读 写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质 接口与总线418相连。存储装置428可以包括至少一个程序产品，该程序产品 具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明各实 施例的功能。
[0154]
具有一组(至少一个)程序模块442的程序/实用工具440，可以存储在例 如存储装置428中，这样的程序模块442包括但不限于操作系统、一个或者多 个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中 可能包括网络环境的实现。程序模块442通常执行本发明所描述的实施例中的 功能和/或方法。
[0155]
设备412也可以与一个或多个外部设备414(例如键盘、指向终端、显示 器424等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该设备412交互的终端通 信，和/或与使得该设备412能与一个或多个其它计算终端进行通信的任何终端 (例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(i/o)接口 422进行。并且，设备412还可以通过网络适配器420与一个或者多个网络(例 如局域网(local area network，lan)，广域网(wide area network，wan) 和/或公共网络，例如因特网)通信。如图5所示，网络适配器420通过总线418 与设备412的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合设备412 使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、终端驱动器、冗余处理 器、外部磁盘驱动阵列、磁盘阵列(redundant arrays of independent disks，raid) 系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
[0156]
处理器416通过运行存储在存储装置428中的程序，从而执行各种功能应 用以及数据处理，例如实现本发明实施例所提供的光伏组件的诊断方法，该方 法包括：
[0157]
获取光伏组件的原始图像；
[0158]
根据所述原始图像及其对应的天气条件信息，动态调节修正所述原始图像 所需的透射率；
[0159]
基于调节后的所述透射率、所述原始图像以及对应的所述天气条件信息， 对所述原始图像进行修正；
[0160]
根据修正后的所述光伏组件的图像，诊断所述光伏组件是否出现异常。
[0161]
实施例四
[0162]
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序， 该程序被处理器执行时实现如本发明实施例所提供的光伏组件的诊断方法，该 方法包括：
[0163]
获取光伏组件的原始图像；
[0164]
根据所述原始图像及其对应的天气条件信息，动态调节修正所述原始图像 所需的透射率；
[0165]
基于调节后的所述透射率、所述原始图像以及对应的所述天气条件信息， 对所述原始图像进行修正；
[0166]
根据修正后的所述光伏组件的图像，诊断所述光伏组件是否出现异常。
[0167]
本发明实施例的计算机存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质 的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储 介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、 红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存 储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包
括：具有一个或多个导线的电连接、 便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可 擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器 (cd
‑
rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件 中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以 被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
[0168]
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据 信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种 形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读 的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算 机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用 或者与其结合使用的程序。
[0169]
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括—— 但不限于无线、电线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。
[0170]
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计 算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、 smalltalk、c++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程 序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机 上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机 上执行、或者完全在远程计算机或终端上执行。在涉及远程计算机的情形中， 远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(lan)或广域网(wan)— 连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供 商来通过因特网连接)。
[0171]
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员 会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进 行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽 然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以 上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例， 而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。