本技术实施例涉及光伏电池，尤其涉及一种用于光伏组件的缺陷检测方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质、计算机程序产品。
背景技术：
1、光伏组件是太阳能电力系统的核心部件，其质量直接影响整个电力系统的效率和稳定性。在实际生产中，可以对光伏组件进行缺陷检测，以保证其性能和长期稳定运行。
2、然而，现有的缺陷检测方案的处理速度慢，且存在误检、漏检等问题，无法满足大规模的生产需求。
3、需要说明的是，上述内容并不必然是现有技术，也不用于限制本技术的专利保护范围。
技术实现思路
1、本技术实施例提供一种用于光伏组件的缺陷检测方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质、计算机程序产品，以解决或缓解上面提出的一项或更多项技术问题。
2、本技术实施例的一个方面提供了一种用于光伏组件的缺陷检测方法，所述方法包括：
3、获取光伏组件的电致发光图像和缺陷检测规则，所述缺陷检测规则包括缺陷检出规则和缺陷屏蔽规则；
4、将所述电致发光图像输入到预先训练好的缺陷识别模型中，得到多个第一缺陷和对应的缺陷信息，以形成第一缺陷集合；
5、基于所述第一缺陷集合和所述缺陷检出规则，从所述第一缺陷集合中剔除部分所述第一缺陷，并将所述第一缺陷集合中剩余的所述第一缺陷确定为第二缺陷，以形成第二缺陷集合；
6、基于所述第二缺陷集合和所述缺陷屏蔽规则，确定目标缺陷集合，所述目标缺陷集合包括所述光伏组件的目标缺陷。
7、可选地，所述电致发光图像为经过预处理后的图像；
8、针对所述电致发光图像的所述预处理，包括：
9、切除所述电致发光图像中的黑边区域，得到所述光伏组件的电池区域图像；
10、根据所述光伏组件的规格参数，对所述电池区域图像进行切分，以得到多个电池片图像；
11、其中，一个所述电池片图像对应所述光伏组件中的一个电池片。
12、可选地，将所述电致发光图像输入到预先训练好的缺陷识别模型中，得到多个第一缺陷和对应的缺陷信息，包括：
13、将多个所述电池片图像分为多个组，以得到多组电池片图像，每组电池片图像包括一个或若干个所述电池片图像；
14、将所述多组电池片图像依次输入到所述缺陷识别模型中，得到多个所述第一缺陷和对应的缺陷信息；
15、其中，所述缺陷信息包括以下信息中的一个或多个：缺陷类别、缺陷置信度、缺陷面积、缺陷横向宽度、缺陷纵向高度、缺陷所在电池片，以及缺陷在电池片中的位置。
16、可选地，所述缺陷检出规则包括检出率比较；
17、基于所述第一缺陷集合和所述缺陷检出规则，从所述第一缺陷集合中剔除部分所述第一缺陷，包括：
18、确定每个所述第一缺陷的缺陷类别和缺陷置信度；
19、根据每个所述第一缺陷的缺陷类别，确定每个所述第一缺陷各自对应的缺陷检出率；
20、将对应的缺陷检出率小于预设检出率阈值的第一缺陷，从所述第一缺陷集合中剔除。
21、可选地，所述缺陷检出规则包括置信度比较和面积占比比较；
22、基于所述第一缺陷集合和所述缺陷检出规则，从所述第一缺陷集合中剔除部分所述第一缺陷，包括：
23、确定每个所述第一缺陷的缺陷类别、缺陷置信度和缺陷面积占比；其中，第一缺陷的缺陷面积占比为第一缺陷的缺陷面积与第一缺陷所在的电池片的面积之间的比值；
24、根据每个所述第一缺陷的缺陷类别，确定每个所述第一缺陷各自对应的缺陷置信度阈值和缺陷面积占比阈值；
25、将缺陷置信度小于对应的缺陷置信度阈值，或缺陷面积占比小于对应的缺陷面积占比阈值的第一缺陷，从所述第一缺陷集合中剔除。
26、可选地，所述缺陷检测规则包括缺陷类别对应的检测标准；
27、基于所述第一缺陷集合和所述缺陷检出规则，从所述第一缺陷集合中剔除部分所述第一缺陷，包括：
28、确定所述第一缺陷集合中每个所述第一缺陷的缺陷类别；
29、根据所述第一缺陷集合中每个所述第一缺陷的缺陷类别，确定每个所述第一缺陷各自对应的检测标准；
30、在所述第一缺陷集合中出现没有对应检测标准的第一缺陷的情况下，则对该没有对应检测标准的第一缺陷所在电池片对应的电池片图像进行特征提取，得到特征向量；
31、将所述特征向量输入到预先训练好的缺陷分类模型中，得到该没有对应检测标准的第一缺陷的分类结果；
32、在该没有对应检测标准的第一缺陷的分类结果符合预设标准的情况下，将该没有对应检测标准的第一缺陷从所述第一缺陷集合中剔除。
33、可选地，基于所述第二缺陷集合和所述缺陷屏蔽规则，确定目标缺陷集合，包括：
34、确定每个所述第二缺陷的缺陷类别，并将每个所述第二缺陷的缺陷类别与预设的缺陷屏蔽列表进行匹配，以得到待确认缺陷；其中，所述待确认缺陷为其缺陷类别与所述缺陷屏蔽列表匹配的第二缺陷；
35、获取所述待确认缺陷的缺陷面积、缺陷横向宽度、缺陷纵向高度和缺陷所在电池片，以确定所述待确认缺陷的缺陷面积占比、缺陷横向宽度占比、缺陷纵向高度占比；
36、将所述待确认缺陷的缺陷面积占比、缺陷横向宽度占比、缺陷纵向高度占比分别与各自对应的预设占比阈值进行比较；
37、在所述待确认缺陷的缺陷面积占比、缺陷横向宽度占比、缺陷纵向高度占比均大于各自对应的预设占比阈值的情况下，确定所述待确认缺陷所在电池片的预设屏蔽区域，以及所述待确认缺陷在电池片中的位置；
38、将位于所述预设屏蔽区域内的所述待确认缺陷从所述第二缺陷集合中剔除，并将所述第二缺陷集合中剩余的第二缺陷确定为所述目标缺陷，以形成所述目标缺陷集合。
39、本技术实施例的另一个方面提供了一种用于光伏组件的缺陷检测装置，所述装置包括：
40、获取模块，用于获取光伏组件的电致发光图像和缺陷检测规则，所述缺陷检测规则包括缺陷检出规则和缺陷屏蔽规则；
41、第一检测模块，用于将所述电致发光图像输入到预先训练好的缺陷识别模型中，得到多个第一缺陷和对应的缺陷信息，以形成第一缺陷集合；
42、第二检测模块，用于基于所述第一缺陷集合和所述缺陷检出规则，从所述第一缺陷集合中剔除部分所述第一缺陷，并将所述第一缺陷集合中剩余的所述第一缺陷确定为第二缺陷，以形成第二缺陷集合；
43、第三检测模块，用于基于所述第二缺陷集合和所述缺陷屏蔽规则，确定目标缺陷集合，所述目标缺陷集合包括所述光伏组件的目标缺陷。
44、本技术实施例的另一个方面提供了一种计算机设备，包括：
45、至少一个处理器；及
46、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
47、其中：所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上所述的方法。
48、本技术实施例的另一个方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时实现如上所述的方法。
49、本技术实施例的另一个方面提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上所述的方法。
50、本技术实施例采用上述技术方案可以包括如下优势：
51、通过预先训练好的缺陷识别模型处理光伏组件的电致发光图像，输出第一缺陷集合。通过预先配置的缺陷检测规则，对缺陷识别模型的输出进行后处理：利用缺陷检出规则，剔除第一缺陷集合中的部分第一缺陷，以得到第二缺陷集合；利用缺陷屏蔽规则，屏蔽第二缺陷集合中的部分第二缺陷，以得到目标缺陷集合，目标缺陷集合中的目标缺陷即为光伏组件的有效缺陷。可知，本技术实施例可以通过机器学习模型快速识别并输出电致光伏图像中的缺陷，并串联高可配置度的缺陷检测规则来自动筛选模型输出的缺陷，从而检出光伏组件的有效缺陷，提高缺陷检测的精度和鲁棒性，适应实际生产质量标准，满足大规模的生产需求。
1.一种用于光伏组件的缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述电致发光图像为经过预处理后的图像；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述电致发光图像输入到预先训练好的缺陷识别模型中，得到多个第一缺陷和对应的缺陷信息，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述缺陷检出规则包括检出率比较；
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述缺陷检出规则包括置信度比较和面积占比比较；
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述缺陷检测规则包括缺陷类别对应的检测标准；
7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述第二缺陷集合和所述缺陷屏蔽规则，确定目标缺陷集合，包括：
8.一种用于光伏组件的缺陷检测装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种计算机设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质内存储有计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。
11.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述方法的步骤。
