用于电力站级太阳能阵列检查的红外计算机视觉
图像与视频处理
2024-07-02 v1
摘要
大型太阳能阵列需要专门的检查方法来检测故障面板。由天气、地面泄漏、电路问题、温度、环境、年龄及其他损坏引起的光伏(PV)面板故障可以采取多种形式，但通常表现为温度差异。包括一个小型调查来概述这些常见故障和PV阵列故障检测方法。其中，红外热成像相机是提高太阳能面板现场检查的强大工具。可以将其与其他技术结合使用，包括图像处理和机器学习。本position论文检讨了几种自动检测红外图像中热异常的计算机视觉算法。我们展示了我们的红外热成像数据收集方法、PV热成像基准数据集，以及图像处理转换的测量性能，包括用于PV分段的Hough变换。本实现的结果 presented with a discussion of future work.
引用
@article{arxiv.2407.00544,
title = {Infrared Computer Vision for Utility-Scale Photovoltaic Array Inspection},
author = {David F. Ramirez and Deep Pujara and Cihan Tepedelenlioglu and Devarajan Srinivasan and Andreas Spanias},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.00544},
year = {2024}
}
备注
Accepted to Information, Intelligence, Systems and Applications (IISA), July 2024