(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211194732.X (22)申请日 2022.09.29 (71)申请人 索日新能源科技 （南 通） 有限公司 地址 226000 江苏省南 通市通州区东社镇 通发创业园2栋 (72)发明人 苏建华　 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/60(2017.01) (54)发明名称 基于计算机视觉的光伏板蜗牛纹缺陷检测 方法 (57)摘要 本发明涉及图像处理领域， 具体涉及一种基 于计算机视觉的光伏板蜗牛 纹缺陷检测方法， 获 取电池板表 面灰度图像中每行、 列像素点的灰度 值累加值拟合曲线， 根据拟合曲线中波峰和波谷 个数得到拟合曲线的波动比率， 根据拟合曲线中 每个波峰和下个相邻波谷处灰度值得到拟合曲 线的平均灰度差异， 根据波动比率和平均灰度差 异计算拟合曲线的波动程度， 根据波动程度判断 拟合曲线是顺向还是垂向， 根据顺向拟合曲线上 波峰个数和波峰幅值得到蜗牛 纹尺寸异常程度， 根据垂向拟合曲线上每个波谷和该波谷端点处 灰度值得到波谷异常程度， 根据 蜗牛纹尺寸异常 程度和波谷异常程度得到蜗牛 纹异常程度， 判断 蜗牛纹是否会影响使用， 方法简单、 智能、 精准、 高效。 权利要求书3页 说明书8页 附图2页 CN 115272332 A 2022.11.01 CN 115272332 A 1.一种基于计算机 视觉的光伏板蜗牛纹缺陷检测方法， 其特 征在于， 包括： 获取光伏电池板表面灰度图像； 获取电池板表面灰度图像 中每行、 列像素点的灰度值累加值， 根据每行、 列像素点灰度 值的累加值得到行、 列累加值拟合曲线； 根据行、 列累加值拟合曲线中的波峰和波谷个数得到行、 列累加值拟合曲线的波动比 率； 根据行、 列累加值拟合曲线中每个波峰处灰度值和与 该波峰的下个相邻波谷处灰度值 的差值得到行、 列累加值拟合曲线的平均灰度差异； 根据行、 列累加值拟合曲线的波动比率和平均灰度差异得到行、 列累加值拟合曲线的 波动程度； 根据行、 列累加值拟合曲线的波动程度判定行、 列累加值拟合曲线 是属于顺向拟 合曲线还是属于垂向拟合曲线； 根据判定属于顺向拟合曲线上的波峰个数和波峰幅值得到蜗牛纹尺寸异常程度， 根据 判定属于垂向拟合曲线上的每个波谷处灰度值和该波谷端点处灰度值得到每个波谷的异 常程度； 根据蜗牛纹尺寸异常程度和每个波谷的异常程度得到蜗牛纹的异常程度， 根据异常程 度判断蜗牛纹是否会影响使用。 2.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的光伏板蜗牛纹缺陷检测方法， 其特征 在于， 所述行、 列累加值拟合曲线的波动比率的获取 方法为： 获取行累加值拟合曲线的波峰个数 ， 波谷个数 ， 列累加值拟合曲线的波峰个数 ， 波谷个数 ； 行累加值拟合曲线的波动比率计算方法为： 式中， 为行累加值拟合曲线的波动比率， 为光伏电池板表面灰度图像像素点的行 数； 列累加值拟合曲线的波动比率计算方法为： 式中， 为列累加值拟合曲线的波动比率， 为光伏电池板表面灰度图像像素点的列 数。 3.根据权利要求2所述的一种基于计算机视觉的光伏板蜗牛纹缺陷检测方法， 其特征 在于， 所述行、 列累加值拟合曲线的平均灰度差异的获取 方法为： 计算行累加值拟合曲线上每个波峰处灰度值和与该波峰的下个相邻波谷处灰度值的 差值， 将所有差值累加得到 ； 计算列累加值拟合曲线上每个波峰处灰度值和与该波峰的下个相邻波谷处灰度值的权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115272332 A 2差值， 将所有 累加得到 ； 行累加值拟合曲线的平均灰度差值计算方法为： 式中， 为行累加值拟合曲线的平均灰度差值； 列累加值拟合曲线的平均灰度差值计算方法为： 式中， 为行累加值拟合曲线的平均灰度差值。 4.根据权利要求3所述的一种基于计算机视觉的光伏板蜗牛纹缺陷检测方法， 其特征 在于， 所述行、 列累加值拟合曲线的波动程度的获取 方法为： 行累加值拟合曲线的波动程度计算方法为： 式中， 为行累加值拟合曲线的波动程度； 列累加值拟合曲线的波动程度计算方法为： 式中， 为列累加值拟合曲线的波动程度。 5.根据权利要求4所述的一种基于计算机视觉的光伏板蜗牛纹缺陷检测方法， 其特征 在于， 所述根据行、 列累加值拟合曲线的波动程度判断行、 列累加值拟合曲线 是属于顺向拟 合曲线还是属于垂向拟合曲线的方法为： 若行累加值拟合曲线的波动程度 的值大于列累加值拟合曲线的波动程度 ， 则行 累加值拟合曲线为 顺向拟合曲线， 列累加值拟合曲线为垂向拟合曲线； 若列累加值拟合曲线的波动程度 的值大于行累加值拟合曲线的波动程度 ， 则列 累加值拟合曲线为 顺向拟合曲线， 行累加值拟合曲线为垂向拟合曲线。 6.根据权利要求5所述的一种基于计算机视觉的光伏板蜗牛纹缺陷检测方法， 其特征 在于， 所述蜗牛纹尺寸异常程度的获取 方法为： 获取顺向拟合曲线上的波峰个数和每 个波峰的幅值； 计算顺向拟合曲线上 所有波峰幅值的均值； 计算每个波峰幅值与所有 波峰幅值的均值的差值； 则蜗牛纹尺寸异常程度的计算方法为： 式中， 为蜗牛纹尺寸异常程度， 为顺向拟合曲线上的波峰个数， 为第 个波峰， 权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115272332 A 3