背景：
某光伏电站由5个不同类型的子系统组成：1个双轴跟踪系统，1个斜单轴跟踪系统，1个平单轴跟踪系统，1个固定支架系统和1个角度可调支架系统。每个子系统安装4块60片标准太阳能组件，因为接受太阳光照的角度不同，每块组件的发电功率也不尽相同。因此，每一个组件都接一个优化器，解决每一个组件因为受光角度不同而输出电流不同的问题。采用优化器可以调整每一个组件的输出电压，使每一串联组串输出电流一致，由逆变
光伏发电的基本原理概述光伏发电技术是通过半导体材料的光生伏特效应来产生电能，太阳能电池经过串联后进行封装保护可形成大面积的太阳能电池组件，再配合功率控制装置就可以组成光伏发电装置。目前行业中存在两种类型的光伏板：一种是单晶单面光伏板，另一种是多晶双面光伏板，多晶光伏板的优点在于光伏组件的背面可以利用地面反射的光进行发电，通常市面上出售的光伏板功率在290W左右，背面功率一般可以达到30~40W左右
SC-7606太阳能光伏组件电池板异常(故障)在线监(检)测-光伏阵列电池板监测方案背景：光伏电站在运营中，由于存在异物遮拦、鸟粪、阳光阻挡等因素，引起个别组件输出功率严重下降。在目前BAPV系统中，由于光伏板串并联成方阵，所以个别组件的输出功率下降会被放大，造成整个方阵的发电量下降，甚至下降到标称功率一半以下，维护人员也无法通过监控或肉眼来判断是哪个位置的组件输出功率下降严重，因此维护人员必须立
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2024-02-26 10:03:50
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# Python 实现光伏电池数据分析
在现代可再生能源技术中，光伏电池作为一种高效的能量转换方式，备受关注。如果你是一名刚入行的小白，想学习如何用Python分析光伏电池的性能数据，那么这篇文章将为你指明方向。
## 流程概述
下面是整个项目的流程图，明确每一步的任务和目的。
```mermaid
journey
title 光伏电池数据分析流程
section 数据准备
维视智造针对性推出基于VisionBank AI深度学习视觉系统的光伏组件视觉检测,电池片EL检测,绝缘片定位检测,接线盒焊接检测方案,确保生产出稳定可靠的光伏产品,帮助光伏企业实现本增效
原创
2021-06-11 15:19:05
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2019年11月5日上午，中国可再生能源学会光伏专业委员会(CPVS)在西安第29届国际光伏科学与工程大会(PVSEC-29)暨18届中国光伏学术大会(CPVS-18)上发布了2019年光伏电池中国最高转换效率(CPVS BestResearch-Cell Efficiencies)。2019年光伏电池中国最高效率表注：*红色字体的效率纪录也创造了该类电池的世界效率纪录。光伏电池中国最高转换效率的
一般在做项目时，无论是边缘检测、瑕疵检测、Blob检测等应用，都有一定的通用套路，也可以说是通用处理框架，在此框架下根据具体应用具体分析，基本上所有项目都可完成。总结起来，通用套路 + 灵活运用对于初学者来说，只需掌握通用套路即可，灵活运用需要经过大量的练习才可达到，运用大学里学马克思哲学时的一句话概括，“量变引起质变”，当你达到这个程度之时，俨然成为集大成者了。边缘检测通用思路：设置ROI感兴趣
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2023-12-01 09:03:48
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光伏电站在运营中，由于存在异物遮拦、鸟粪、阳光阻挡等因素，引起个别组件输出功率严重下降。在目前BAPV系统中，由于光伏板串并联成方阵，所以个别组件的输出功率下降会被放大，造成整个方阵的发电量下降，甚至下降到标称功率一半以下，维护人员也无法通过监控或肉眼来判断是哪个位置的组件输出功率下降严重，因此维护人员必须立刻到达现场，并测试每块组件的输出功率（如果组串逆变器可以定位故障串的话，至少需要逐一测试该
前言此文针对《halcon机器视觉实例1》中遗留问题的进阶。
照例不喜欢贴代码，而是阐述见解。
本文还是以官方例程为例--find_scratches_bandpass_fft。
其实就是通过快速傅里叶变换来检测划痕。正文先前是通过均值滤波+动态阈值分割提取的特征。
其实就是通过灰度值平均后，与原图的比较来凸显特征。
这种方式其实对噪声的去除效果有限。对比如下：第一张图是非fft的，第二张是fft
这里主要介绍基于亚像素提取的边缘检测方法，具体大家可以参考一本书，如果对halcon很熟悉的就不用了看了，反之建议看看，该书为《机器视觉算法原理与编程实践》，我也是跟着敲了一遍代码，很多都可以达到触类旁通，这里就不详细介绍了，写博客的目的是便于自己以后查找read_image (Image, 'F:/机器视觉/Halcon机器视觉算法原理与编程实战/code/code/data/flower')
lines_gauss
算子原型
lines_gauss(Image : Lines : Sigma, Low, High, LightDark, ExtractWidth, LineModel, CompleteJunctions : )
功能
检测线条以及其宽度。参数列表
Image (input_object) ：输入图像
Lines (output_object) ：检测线条（
前言这个是开始halcon机器视觉的第一篇。
为什么要用halcon呢，因为有很多现成的算子，方便快速应用。
后续的计划是一边熟悉halcon，一边刷刚萨雷斯的《数字图像处理》。正文以官方例程的surface_scratches(表面划痕)为例1，根本不可能仅以灰度值作为判断划痕的依据。 因为，划痕像素点的灰度值与非划痕处像素点的灰度值，不可能正好是一个二值分割的关系。简单点说，就是–不可能划痕区
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2024-01-22 14:46:12
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HALCON 20.11：深度学习笔记(5)---设置超参数HALCON 20.11.0.0中，实现了深度学习方法。关于超参数的有关设置内容如下：不同的DL方法被设计用于不同的任务，它们的构建方式也会有所不同。它们都有一个共同点，即在模型的训练过程中都面临着一个最小化问题。训练网络或子网络，一个目标是努力使适当的损失函数最小化，参见“网络和训练过程”一节。为此，有一组进一步的参数，这些参数是在开始
一、前言深度图向点云图进行转换是进行3D检测项目时会遇到的问题，halcon里也有针对此问题的相关例程，下面对此例程进行分析。通过学习此例程，我们可以掌握如何将一张深度图像和一张正常二维图像转换为3D点云。二、分析* 初始化界面
dev_update_off ()
dev_close_window ()
*
* 读取Z图，即为深度图
read_image (Z, 'mreut_dgm_2.0.t
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2023-07-21 15:05:08
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* 这个例子检查瓶口缺陷，
* 首先找到瓶口，找瓶口的方法就通过自动阈值，然后进行圆拟合
*边缘检测，找到边缘之后缩小圆，找到瓶口这一个圆带状图像
*把圆带拉抻变换成长方形，这样其实是为了使用平均值滤波，把窗口的设置为【500，3】大小，这样就可以把垂直方向的差异提取出来
*然后再通过dyn_threshold找出差异位置，计算连通域，然后再找出连通域高度大于9的，如果有，就认为包含缺陷，如果没有
引言机器视觉中缺陷检测分为一下几种：blob分析+特征模板匹配（定位）+差分光度立体：halcon——缺陷检测常用方法总结（光度立体） - 唯有自己强大 -特征训练测量拟合频域+空间域结合：halcon——缺陷检测常用方法总结（频域空间域结合） - 唯有自己强大 -深度学习本篇主要总结一下缺陷检测中的定位+差分的方法。即用形状匹配，局部变形匹配去定位然后用差异模型去检测缺陷。模板匹配（定位）+差分
缺陷检测是视觉需求中难度最大一类需求，主要是其稳定性和精度的保证。首先常见缺陷：凹凸、污点瑕疵、划痕、裂缝、探伤等。常用的手法有六大金刚（在halcon中的ocv和印刷检测是针对印刷行业的检测，有对应算子封装）：1.blob+特征2.blob+差分+特征3.光度立体4.特征训练5.测量拟合6.频域+空间结合。频域结合空间，其实频域就是用波动观点看世界，看问题角度变了，光经过镜头其实发生的是傅立叶变
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2024-01-25 18:44:14
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第六章-缺陷检测关于缺陷检测回顾工业视觉的任务常见的缺陷与对应算法常见的缺陷有:对象轮廓凸凹不平
非曲面轮廓的: 凸点斜光打亮,凹点垂直光打暗曲面轮廓的:对象内部污点、内部凸凹点、瑕疵点、空洞和破损等对象表面划痕
打光,采用低角度环形光 & 同轴光总结:检测缺陷的几个方法如下打光,光的角度光源选型,如波长图像处理算法:
blob分析+特征检测blob分析+特征检测+差分频
1.缺陷分类： 边缘凹凸、毛刺 内部污点、内部凹凸、特定空洞、破损 划痕（一般用低角度环形光和同轴光源） 凸点一般用带角度的光源斜着打，背景打亮，凸点打暗。 凹点一般用平行光从上往下打，背景打亮，凹点打暗。2.缺陷处理的方式： Blob+区域特征：cheak_blister.hdev(检测胶囊缺失和错误) Blob+区域特征+差分：fin.hdev(边缘凸起的检测) 频域+
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2023-12-03 11:55:41
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1 简介GB/T 18274-2013是国家推荐标准和行业标准，但是对锂离子电池的制程和电池组安全没有约束。 GP31242-2014 是国内第一部关于锂离子电池安全性的强制标准，于2015年8月1日正式实施。2 GB/T 18274-2013不详细展开，详见标准原文。需要原文pdf，可以加我微信。3 GB/T 31241-2014此标准主要针对可携带（小于18Kg）的电子设备所用的电池。它更关注
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2024-02-28 11:18:29
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