基于图像识别的线性菲涅尔反射镜面型检测方法研究
The Research on Concentrating Solar Mirror Face Shape Detection Method Based on Image Recognition
DOI: 10.12677/mos.2024.133352, PDF,   
作者: 吉兆中:兰州交通大学光电技术与智能控制教育部重点实验室,甘肃 兰州;孔令刚:兰州交通大学国家绿色镀膜技术与装备工程研究中心,甘肃 兰州
关键词: 线性菲涅尔聚光镜面形检测图像识别Linear Fresnel Condenser Surface Shape Detection Image Recognition
摘要: 一次反射镜作为线性菲涅尔式光热发电系统中收集太阳能与实现光热转换的关键部件,其面型质量对系统的光学性能和整体效率有着直接影响。传统的面型检测技术存在操作复杂、成本高昂、效率低下等问题,所以对一次反射镜面型检测技术的优化研究具有重要意义。本文基于图像识别设计了一种新型反射镜面型检测系统,并对图像预处理、特征提取等关键技术进行了研究。
Abstract: A reflector is a key component of solar energy and the realization of light thermal conversion as a linear Fresnel -like photoelectric power generation system. Its facial quality has a direct impact on the optical performance and overall efficiency of the system. Traditional facial detection technology has problems such as complex operation, high cost, and low efficiency, so it is of great significance to optimize the optimization of one reflex mirror-type detection technology. This article is based on image recognition and designed a new type of reflex mirror-type detection system, and studied key technologies such as image pre-processing and feature extraction.
文章引用:吉兆中, 孔令刚. 基于图像识别的线性菲涅尔反射镜面型检测方法研究[J]. 建模与仿真, 2024, 13(3): 3861-3877. https://doi.org/10.12677/mos.2024.133352

参考文献

[1] 王志峰, 杜凤丽. 2015-2022年中国太阳能热发电发展情景分析及预测[J]. 太阳能, 2019(11): 5-10 69.
[2] 朱吉庆, 宋雨昂. 太阳能光伏发电技术发展现状与前景[J]. 对外经贸, 2024(1): 31-34 131.
[3] 汪德良, 张纯, 杨玉, 等. 基于太阳能光热发电的热化学储能体系研究进展[J]. 热力发电, 2019, 48(7): 1-9.
[4] 王锐东. 基于新型二次聚光器的线性菲涅尔式聚光系统构建及性能研究[D]: [硕士学位论文]. 兰州: 兰州交通大学, 2022.
[5] 张谦. 线性菲涅耳反射太阳能聚光器的理论分析与实验研究[D]: [硕士学位论文]. 北京: 中国科学技术大学, 2013.
[6] 马军, 王成龙, 夏养君. 用于线性菲涅尔式聚光系统的复合抛物面聚光器[J]. 光学精密工程, 2019, 27(12): 2542-2548.
[7] 吴贺利, 杨帆, 罗晨晖, 等. 基于Tracepro的菲涅尔聚光透镜设计与仿真[J]. 汽车实用技术, 2020(13): 90-92.
[8] 付蕊. Fresnel聚光器的优化设计及其在聚光光伏中的应用研究[D]: [硕士学位论文]. 北京: 华北电力大学(北京), 2017.
[9] Rodríguez, L.A.R., et al. (2021) Quarternion Color Image Processing as an Alternative to Classical Grayscale Conversion Approaches for Pest Detection Using Yellow Sticky Traps. Mathematics and Computers in Simulation, 182, 646-660. [Google Scholar] [CrossRef
[10] 黄鹏, 郑淇, 梁超. 图像分割方法综述[J]. 武汉大学学报(理学版), 2020, 66(6): 519-531.