光伏电池缺陷红外热成像检测与图像序列处理

作为光伏电站的主要组成部分,光伏电池中存在隐裂、划痕、热点和断栅等缺陷,这些缺陷影响着电池的性能和电站的运行状况,因此开展光伏电池的缺陷检测是至关重要的.建立脉冲电致红外热成像(PEIT)实验系统,使用该系统开展含有不同类型缺陷的光伏电池的检测实验并采集红外热图像序列.采用线性判别分析(LDA)和二次判别分析(QDA)两种监督学习算法来处理热图像序列,并与主成分分析(PCA)和多项式拟合相关系数(FCC)两种传统处理算法进行比较.实验结果表明,PEIT算法可以对光伏电池的缺陷进行有效检测,QDA算法在信噪比、信息熵和均方误差三个指标上均优于LDA、PCA和FCC算法,可以实现对光伏电池各类缺陷的有效识别.