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申请/专利权人：国网山东省电力公司微山县供电公司
摘要：本发明提出了基于色彩分布和神经网络的光伏板缺陷分类方法及系统，属于图像处理技术领域，通过采集光伏板上不同种类的缺陷图像；将缺陷图像从RGB颜色空间转换成HSV颜色空间，对HSV颜色空间进行量化并构建色彩分布统计图，基于色彩分布统计图的分布特性对缺陷图像预分类；利用BP神经网络从每种不同种类的缺陷图像中提取有效的缺陷特征值并构建相应的输入向量，将所述输入向量送入训练好的BP神经网络中，BP神经网络根据神经元的输出值得出对缺陷图像所属缺陷种类的分类结果；将分类结果以图像界面的形式展示给用户，同时，将分类结果存储在数据库中，以便后续分析和查询。本发明能够实现对于光伏板主流缺陷的精准分类。
主权项：1.基于色彩分布和神经网络的光伏板缺陷分类方法，其特征在于，包括：采集光伏板上不同种类的缺陷图像；将采集到的缺陷图像进行颜色空间转换，将所述缺陷图像从RGB类颜色空间通过色彩映射方法转换成HSV颜色空间的表示形式；对HSV颜色空间进行量化，并构建色彩分布统计图，利用所述色彩分布统计图来表征图像中色彩分布的特性；具体的，对HSV颜色空间进行量化时，将HSV颜色空间中的亮度、饱和度以及色调分别量化为4个值、4个值和16个值；所述色彩分布统计图表示为： ；其中，表示色彩分布统计图，表示色彩分布统计图中第i种量化颜色的像素数量的比例，；和分别表示图像的宽和高，表示颜色量化操作，表示色彩映射操作，表示原始缺陷图像，则表示量化后的颜色空间中的第i种量化颜色；基于色彩的分布特性对缺陷图像进行预分类，分类数目与采集到的缺陷图像中的缺陷种类一致；利用BP神经网络从每种不同种类的缺陷图像中提取有效的缺陷特征值，将提取到的缺陷特征值按照BP神经网络输入层的结构特征，构建相应的输入向量；将所述输入向量送入训练好的BP神经网络中，BP神经网络根据神经元的输出值得出对缺陷图像所属缺陷种类的分类结果；将分类结果以图像界面的形式展示给用户，同时，将分类结果存储在数据库中，以便后续分析和查询。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网山东省电力公司微山县供电公司 基于色彩分布和神经网络的光伏板缺陷分类方法及系统
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