【基于卷积神经网络的室外运行太阳能电池板裂纹检测】是针对光伏电站中太阳能电池板裂纹检测问题的研究，采用先进的深度学习技术——卷积神经网络（CNN）。该研究旨在自动化检测室外运行的太阳能电池板是否存在裂纹，提高检测效率和准确性。
文章介绍了一种图像预处理步骤，包括寻找轮廓、拟合四边形和透视变换等方法，目的是校正由便携式红外CCD相机采集的太阳能电池板电致发光图像，将不规则四边形的电池板矫正为标准矩形。这个过程对于后续的图像分析至关重要，因为原始图像可能包含大量黑色区域和形状不规则，需要先进行标准化处理。
接着，预处理后的图像进一步通过背景去除、图像投影、电池单元边界线寻找和透视变换等技术分割为单个电池单元的图像。这一阶段的目的是突出每个电池单元，以便单独进行裂纹检测，降低背景噪声对检测的影响。
利用改进的卷积神经网络对分割后的电池单元图像进行裂纹检测。训练神经网络时，为了解决正负样本（即有裂纹和无裂纹的图像）不平衡的问题，采用了欠采样与过采样的技术。经过训练的网络在测试集上达到了96.37%的准确率，证明了这种方法的有效性。
文章指出，传统的裂纹检测方法如傅里叶图像重建、深度置信网络或支持向量机在处理室外运行的太阳能电池板时存在困难，主要是因为这些电池板表面污染严重，裂纹特征不明显，分布随机。而卷积神经网络由于其对复杂模式的识别能力，特别适用于检测这种随机分布且长度不一的裂纹。
该研究使用了来自8个不同地区光伏电站的大量EL图像数据，大约5万张电池单元图像，这使得模型能够学习到更多样的裂纹模式和背景差异，从而提高了检测的鲁棒性。
这项工作结合了图像处理技术和深度学习，提出了一个高效的室外太阳能电池板裂纹检测算法，有助于光伏电站的设备健康监测，确保发电效率，防止因裂纹导致的严重故障。这一方法对于推动太阳能产业的健康发展具有重要意义，特别是在大规模光伏电站的维护和管理中。
