研究目的
开发一种用于光伏组件污垢识别的计算机视觉方法，以提高清洁机器人的效率和自主性。
研究成果
所开发的方法能有效识别和量化光伏面板上的污垢，提升清洁机器人的智能化水平。该算法已在巴西获得专利，显示出其在太阳能发电领域实际应用的潜力。
研究不足
区域生长技术难以应对非均匀的污垢分布，在遇到其他区域时会停止处理?；舴蚍椒ㄒ虻绯亓呒扒褰嗝姘迳系姆垂舛艘恍┪蟊?。
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一种基于计算机视觉的光伏组件污垢识别方法在自主清洁机器人中的应用
DOI：10.5121/sipij.2019.10305
期刊：Signal & Image Processing : An International Journal
出版年份：2019
更新时间：2025-09-23 15:21:01
摘要：
众所周知，这种污垢会降低光伏系统的发电效率。根据文献记载，在某些情况下光伏系统发电量损失可达50%。目前业界存在多种清洁机器人，它们能替代人工操作、降低清洁成本、适用于难以触及的区域，并显著提升系统收益。本文提出一种基于计算机视觉的光伏组件污垢识别方法，用于自主清洁机器人。我们的方法拓展了区域生长和霍夫变换等经典计算机视觉算法，并采用基于顶帽变换与边缘检测滤波器的预处理技术。通过一系列实验对该方法进行了测试验证。研究结论表明，该方法能为光伏清洁机器人赋予更高智能水平。
作者：
Tatiani Pivem，Felipe de Oliveira de Araujo，Laura de Oliveira de Araujo，Gustavo Spontoni de Oliveira
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