一种基于机器视觉的光伏电池热斑早期预警方法

本发明公开了一种基于机器视觉的光伏电池热斑早期预警方法，包括如下步骤：S1、图像数据采集；S2、图像预处理；S3、符号规则构建，转化光伏工作原理及热斑生成机制；S4、深度符号学习模型生成；S5、差分进化算法初始化种群，生成候选超参数组合；S6、候选解适应度评估，检测精度与风险评估准确度；S7、候选解优化；S8、实时热斑检测与预警报告生成。本发明本发明利用高分辨率图像采集、符号推理与深度神经网络融合技术，以及差分进化算法对超参数进行优化，实现在复杂环境中光伏电池板热斑的高效、实时检测与预警。