赵国驰
西安隆基绿能建筑科技有限公司 陕西西安 710000
摘要：随着全球能源消耗加剧，环境污染严重，人们对清洁能源的发展需求越来越大。能源结构转型已成为全球共识，大力发展清洁能源对推进生态文明进程有重大意义。太阳能作为公认的清洁能源之一，近年来得到了快速发展，2017年累计光伏装机规模已达到400GW。与此同时，中国新增光伏装机量连续五年全球第一，截至2018年4月，中国并网光伏装机容量已经超过1.4亿kW，体现了光伏发电蓬勃发展的大好前景。
关键词：光伏板；故障诊断；红外成像技术；缺陷检测；图像处理
引言
光伏发电作为一种新型发电技术，在世界范围内得到了推广。利用超级硅制造的单晶硅以及多晶硅电池形成光伏组件，多个光伏组件组成光伏板。光伏板之间通过串联的方式连接，类似于多个电池的串联，由此可获得高的电压，但当一个光伏板发生故障时，其它与之相连的光伏板不能正常工作。光伏板主要是吸收太阳能将其转化为电能来发电，其安装位置和安装角度直接决定了太阳能的接收量。
1红外热像无损检测及影响因素分析
由热力学原理可知，一切温度高于绝对零度的物体都在不断地以电磁波的形式向外辐射能量，其中，波长在0.76～1000μm之间的红外光波具有很强的温度效应，其辐射强度遵循斯蒂芬-波尔兹曼定律。利用红外探测器、光学成像物镜等器件接收被测目标的红外辐射能量分布场，并反映到红外探测器的光敏元件上，再由探测器将红外辐射能量转换成电信号，经放大处理并转换为标准视频信号，即可在电视屏或监测器上显示被测目标的温度场。也即，利用红外热像仪可使人眼看不到的物体外表面温度分布变成人眼可识别的代表目标表面温度分布的热谱图。由于设备缺陷或泄漏处的红外光辐射能量与其他地方的不同，因此，使用红外热像仪拍摄被检设备时，通过拍摄到的图像就可以找出温度异常分布的热点或冷点，由此确定缺陷或泄漏的存在。显然，红外热像检测涉及到红外热波的形成、传播和成像3个关键环节，热像仪所接收的红外辐射包括目标自身的红外辐射、目标对周围环境的反射辐射和大气的红外辐射3部分，要得到高质量热像图以获得好的检测效果，应考虑热激励源、试件表面状况、红外热波传播途径及环境等因素的影响，优化缺陷检测和热像图拍摄的方法。
2缺陷检测
国内对于缺陷检测的研究主要集中在常规、锁相和脉冲相位等不同热成像技术的理论和试验研究中，如缺陷深度测量、相位信息分析等。张在涂层的锁相无损检测中发现当涂层厚度一定时，相位差随着缺陷尺寸的增大会先增大后减小，并通过温度的一阶差分实现了对缺陷的定量识别。针对金属高温压力管道设计了一系列试验，发现导热率越低的材料，检测灵敏度越高，缺陷显现时间越长，缺陷面积越大，材料厚度越薄，检测缺陷的灵敏度也越高；检测灵敏度还与加热和冷却方式有关，试验中内部加热法的检测灵敏度高于外部冷却法的。对电路板分层缺陷进行检测时发现，锁相成像技术的缺陷检出率要高于脉冲成像技术的。系统地研究了正弦规律加热沉孔型缺陷时的表面温度变化的情况，发现构件材料对检测表面温差变化影响较大，采用反射法和透射法检测，构件表面的温度场变化趋势是一致的。通过傅里叶变换提取红外热波信号的位相频率信息来检测缺陷深度，得出计算深度是实际深度的１．９８倍的结论。在复合材料的检测方面，对玻璃纤维复合材料壳体／绝热层构件中深度为５ｍｍ以内、直径１０ｍｍ以上的脱黏缺陷取得了较好的检测效果。进行了钛合金蜂窝结构蒙皮的红外热成像研究工作，发现厚度为０．６２．０ｍｍ构件的最佳锁相检测激励调制频率为０．０４Ｈｚ０．１Ｈｚ。采用红外热成像技术成功检测出铝蜂窝复合材料的夹层胶接情况和蜂窝结构。
3光伏IRT缺陷检测技术
光伏红外成像技术的优点：对光伏组件无损伤检测、检测时无须断电、成像快速便捷且成本低廉等，尤其是随着无人机等智能化产品的快速发展，运用无人机搭载红外热像仪进行光伏红外成像的技术也越发成熟。近年来，越来越多的研究人员开始利用红外成像技术对大规模光伏电站进行红外成像故障检测.早期的光伏红外成像故障分析研究受限于当时的成像设备、成像技术及试验条件，获得的红外图像分辨率较低，成像质量易受环境影响，因此，需要对获取的红外图像进行预处理。相较于当时工业界已有的光伏红外检测后处理方法，通过对光伏板近红外图像进行一定图像处理，可以较为快捷地对光伏板碎片、隐裂和断栅等故障进行分辨。同时，提出基于红外图像分析的太阳能光伏阵列工作状态自动分析与识别的方案研究，该研究先对图像进行预处理，再综合考虑环境温度、光照度、风力等因素，结合信息融合与模糊推理的方法实现光伏阵列故障自动识别，识别类型只包含正常、遮蔽和老化损坏这三类状态.而在红外成像进行光伏板缺陷检测的技术基础上，又进行了拓展，提出一种全新的、全面的光伏板运维监测系统，该系统能够进行光伏系统的监测、诊断、缺陷和故障检测、数据处理并给出补救措施。相较于其他只研究了红外成像生成红外图并进行图像处理的研究而言，该监测系统扩展了故障预判、故障解决措施等其他功能。而对于光伏故障具体类型的划分研究，通过采用模糊C均值聚类的方法，通过隶属度函数计算待检测样本与各故障模式间的隶属度值，取隶属度最大的一项为最终故障检测分类结果。
4主流的缺陷检测技术
针对不同种类的缺陷,常用的缺陷检测方式主要包括:磁粉检测法、渗透检测法、涡流检测法、超声波检测法、X射线检测和机器视觉检测法.磁粉检测法主要有湿法、干法和连续法检测。湿法磁粉检测是磁粉通过液体的带动和外部磁场的吸引标记出缺陷的位置等信息,该检测法灵敏度高,其液体介质可循环使用;干法磁粉检测由于其将磁粉直接附着在磁化的工件表面进行缺陷检测,因此,干法磁粉检法不适合湿法检测的场合,如大铸件、焊接件等局部缺陷检测;连续磁粉检测法可在外磁场下观察缺陷,也可以中断磁场后观察。影响磁粉检测法检测精度的因素有:检测件的粗糙度和轮廓特征,缺陷的几何特性,选用的磁化方法,操作人员的素质等因素.影响渗透检测灵敏度的因素有:显像试剂、渗透液的性能、操作人员的素质和缺陷本身的影响等.影响涡流检测的检测精度因素主要包括:线圈的类型及参数,检测件的材料及外形轮廓等。.超声检测效果受缺陷面与超声波传播方向夹角的影响,当夹角垂直时,返回的信号最强,缺陷最容易被发现;当夹角水平时,返回信号最弱,容易出现漏检.因此需要选择适当的检测灵敏度和相应的探头才能减少漏检.影响超声检测的因素有:投影方向,探头效能、探头与被测试件的耦合情况、仪器的激励频率等。机器视觉检测主要由图像采集和缺陷检测两个过程组成。由于不同图像采集设备、拍摄角度、光照条件和环境变化等因素,造成了所采集的图像具有不同的质量,决定了图像处理的难易程度;不同图像处理算法的特征提取能力和图像预处理方法的优劣将直接影响缺陷检测的准确率和误检率的高低。
结束语
综上分析，尽管太阳能电池片缺陷检测研究已取得了不少成果，但是相关报道还不丰富，所提方法也比较单一，特别是国内的成果较国外还有一定的差距。然而，太阳能电池片不同于其他产品，对效率和寿命的要求较高，其所存在的微小瑕疵都会影响它的效率和寿命。而且，目前中国的大多数太阳能硅片制造企业都依赖于人工检测硅片的质量。其必然存在许多无法克服的问题，如标准难以统一、误判及漏检情况时有发生、难以避免人为二次损伤等，这些因素将对太阳能发电系统的效率产生负面影响。因此，开发高效、快速和准确的太阳能电池片缺陷检测方法显得至关重要。
参考文献
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