DOI：10.3969/j.issn.1672-3872.2026.S1.033
作 者：姚鑫祺1 ，秦建国1 ，弓海霞2 ，崔昭霞1
（1. 内蒙古工业大学机械工程学院，内蒙古 呼和浩特 010051；2. 哈尔滨工程大学机电工程学院，黑龙江 哈尔滨 150001）
摘 要：【目的】准确识别、提取光伏板轮廓，规避光斑对轮廓识别效果的干扰。【方法】以光伏板智能清洁装置的视觉识别系统为例，对三种滤波去噪方法进行对比分析，确定了最适合的滤波方法。针对非强光环境，对图片进行灰度化处理，验证图像采集系统在正常环境下的识别效率；针对强光环境，采用基于霍夫变换的圆形检测算法定位图像中的光斑区域，进行光伏板轮廓提取与识别算法优化。【结果】1）在三种空域滤波中，高斯滤波对光伏板图片的处理效果最好。2）经过闭运算填充、面积滤波去噪以及高斯滤波二次优化之后，非强光环境下的光伏板轮廓提取完整度达到60%以上。3）通过圆形检测算法完成了光伏板轮廓提取与识别算法优化，成功排除了光斑对轮廓提取效果的干扰，将光伏板的轮廓提取完整度提高到了70%。【结论】所提方法有效提高了识别系统在室外环境下的抗干扰性，能够为清洁装置的运动控制提供精确的位置引导。
关键词：轮廓识别；滤波去噪；追踪算法；霍夫变换
引文信息：[1]姚鑫祺，秦建国，弓海霞，等.基于光斑检测算法的光伏板轮廓优化与识别技术研究[J].南方农机，2026，57(S1)：147-150.
查看全文请下载PDF文件↓
