(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202211169926.4 (22)申请日 2022.09.26 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115272306 A (43)申请公布日 2022.11.01 (73)专利权人 太阳谷再生资源 （江苏） 有限公司 地址 226000 江苏省南 通市如东县栟茶镇 工业集中区10 01号 (72)发明人 陈凯虹　 (74)专利代理 机构 绍兴三人 行柯信知识产权代 理事务所(普通 合伙) 33495 专利代理师 朱亚飞 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/13(2017.01)G06T 7/136(2017.01) G06T 5/00(2006.01) 审查员 唐进岭 (54)发明名称 利用梯度运算的太阳能电池板栅线增强方 法 (57)摘要 本发明公开了一种利用梯度运算的太阳能 电池板栅线增强方法， 涉及数字图像处理技术领 域。 主要包括： 从待处理的太阳能电池板的表面 灰度图像中提取出栅线区域； 对栅线区域进行边 缘检测获得各栅线边缘点， 将各栅线边缘点分别 在表面灰度图像中对应位置的像素点作为各感 兴趣点； 根据所确定的各感兴趣点确定表面灰度 图像中的模糊像素点， 以获得对每一模糊像素点 进行锐化增强后的表面灰度图像。 本发明实施例 能够有针对性地对所确定出的模糊像素点进行 锐化增强， 从而使增强后的表 面灰度图像中栅线 区域更为清晰。 权利要求书1页 说明书6页 附图1页 CN 115272306 B 2022.12.16 CN 115272306 B 1.利用梯度运 算的太阳能电池板栅线增强方法， 其特 征在于， 包括： 获得待处 理的太阳能电池板的表面灰度图像， 并从表面灰度图像中提取 出栅线区域； 对栅线区域进行边缘检测获得各栅线边缘点， 将各栅线边缘点分别在表面灰度图像中 对应位置的像素点作为各感兴趣点； 沿感兴趣点的灰度梯度的相反方向寻找表面灰度图像中首个满足预设条件的像素点， 将表面灰度图像中位于所寻找的像素点与感兴趣点之 间的像素点作为模糊像素点； 所述预 设条件为相对于感兴趣点的灰度梯度幅值差异 位于预设第一范围内， 且相对于感兴趣点的 灰度梯度方向差异位于预设第二范围内； 将表面灰度图像中位于同一直线上相邻的模糊像素点组成模糊线段， 分别对每一模糊 线段进行锐化增强， 且对表面灰度图像中每一模糊像素点仅进行一次锐化增强， 以获得增 强后的表面灰度图像； 分别对每一模糊线段进行锐化增强， 包括： 根据每一模糊线段内所有模糊像素点的灰度梯度向量， 分别获得每一模糊线段对应的 整体梯度向量； 根据每一模糊线段对应的整体梯度向量， 以及每一模糊线段中每一模糊像素点的灰度 梯度向量， 分别确定每一模糊线段中每一模糊像素点的梯度权 重； 将每一模糊线段中梯度权 重最大的模糊像素点作为模糊线段的参 考像素点； 若模糊线段中由模糊像素点指向参考点的方向， 与模糊线段对应的感兴趣点的灰度梯 度的方向相同， 将模糊像素点的灰度值设置为， 与模糊线段对应的感兴趣点在其灰度梯度 的方向上的相邻像素点的像素值； 若模糊线段中由模糊像素点指向参考点的方向， 与模糊线段对应的感兴趣点的灰度梯 度的方向相反， 将模糊像素点的灰度值设置为， 沿着模糊 线段对应的感兴趣点的灰度梯度 的方向上最后一个模糊像素点的像素值。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 从表面灰度图像中提取 出栅线区域， 包括： 对表面灰度图像进行大津法阈值分割， 获得分割后的二值图像， 将二值图像 中各非0像 素点分别在灰度图像中对应位置的各像素点， 组成所提取 出的栅线区域。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 相对于感兴趣点的灰度梯度 幅值差异， 是 根据像素点的灰度梯度向量与感兴趣点的灰度梯度向量进 行求和后的向量的模， 与所有感 兴趣点中灰度梯度幅值的最大值的比值获得的。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 相对于感兴趣点的灰度梯度方向差异， 是 根据像素点的灰度梯度方向与感兴趣点的灰度梯度方向的比值获得的。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 预设第一范围为 。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 预设第二范围为 。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115272306 B 2利用梯度运算的太阳能电池板栅线增强方 法 技术领域 [0001]本申请涉及数字图像处理技术领域， 具体涉及一种利用梯度运算的太阳能电池板 栅线增强方法。 背景技术 [0002]随着光伏发电技术的日趋成熟， 太阳能电池板 的铺设范围也越来越广， 对于户外 设置的太阳能电池板， 通常通过无人机采集太阳能电池板的表面图像， 并通过表面图像检 测太阳能电池板中所存在的缺陷； 然而， 无人机所拍摄的表 面图像可能存在 模糊， 使得直接 利用表面图像进行缺陷检测所获得的缺陷检测结果的精度降低， 因此， 需要在进行缺陷检 测前， 对表面图像进行增强。 [0003]目前对于表面图像的增强处理， 通常通过中值滤波进行滤波的方式实现， 然而该 种方式针对的对 象是整个图像， 使得增强前 的图像中清晰的部分， 在进行增强后可能反而 变得模糊， 造成增强效果 不佳。 发明内容 [0004]针对上述技术问题， 本发明提供了一种利用梯度运算的太阳能电池板栅线增强方 法， 能够确定出表面图像中的栅线区域中所存在的模糊线段， 并分别对每一模糊线段中模 糊像素点进行增强， 避免了原本清晰的区域在增强后反而变得模糊。 [0005]本发明实施例提出了一种利用梯度运 算的太阳能电池板栅线增强方法， 包括： [0006]获得待处理的太阳能电池板的表面灰度图像， 并从表面灰度图像中提取出栅线区 域； [0007]对栅线区域进行边缘检测获得各栅线边缘点， 将各栅线边缘点分别在表面灰度图 像中对应位置的像素点作为各感兴趣点； [0008]沿感兴趣点的灰度梯度的相反方向寻找表面灰度图像中首个满足预设条件的像 素点， 将表面灰度图像中位于所寻找的像素点与感兴趣点之间的像素点作为模糊像素点； 所述预设条件为相对于感兴趣点的灰度梯度幅值差异位于预设第一范围内， 且相对于感兴 趣点的灰度梯度方向差异位于预设第二范围内； [0009]将表面灰度图像中位于同一直线上相邻的模糊像素点组成模糊线段， 分别对每一 模糊线段进行锐化增强， 且对表面灰度图像中每一模糊像素点仅进行一次锐化增强， 以获 得增强后的表面灰度图像。 [0010]可选的， 利用梯度运算的太阳能电池板栅线增强方法中， 分别对每一模糊线段进 行锐化增强， 包括： [0011]根据每一模糊线段内所有模糊像素点的灰度梯度向量， 分别获得每一模糊线段对 应的整体梯度向量； [0012]根据每一模糊线段对应的整体梯度向量， 以及每一模糊线段中每一模糊像素点的 灰度梯度向量， 分别确定每一模糊线段中每一模糊像素点的梯度权 重；说　明　书 1/6 页 3 CN 115272306 B 3