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ES2881617T3 - Dispositivo de medición de suciedad para matrices fotovoltaicas que emplea obtención de imágenes microscópicas - Google Patents

Dispositivo de medición de suciedad para matrices fotovoltaicas que emplea obtención de imágenes microscópicas Download PDF

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ES2881617T3
ES2881617T3 ES18797825T ES18797825T ES2881617T3 ES 2881617 T3 ES2881617 T3 ES 2881617T3 ES 18797825 T ES18797825 T ES 18797825T ES 18797825 T ES18797825 T ES 18797825T ES 2881617 T3 ES2881617 T3 ES 2881617T3
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Michael Gostein
William Stueve
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Atonometrics Inc
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Abstract

Un dispositivo para medir un nivel de suciedad de una matriz fotovoltaica, comprendiendo el dispositivo una ventana transparente (210), una unidad de obtención de imágenes (212, 230), una caja (110), dentro de la que se encuentra la unidad de obtención de imágenes (212, 230), y un elemento informático (406) acoplado a dicha unidad de obtención de imágenes (212, 230), en donde la ventana transparente (210) está adherida al interior o al exterior de la caja (110), dicho dispositivo está configurado para permitir que las partículas de suciedad se acumulen en una superficie de dicha ventana transparente (210), dicha unidad de obtención de imágenes (212, 230) está configurada para capturar una imagen (650, 654, 700, 740) de dicha superficie, y dicho elemento informático (406) está configurado para realizar análisis de dicha imagen (650, 654, 700, 740) para determinar un nivel de suciedad de dicha ventana transparente (210) correspondiente a una pérdida de transmisión a través de la ventana transparente debido a las partículas de suciedad, en donde dicho análisis comprende determinar un brillo de referencia de dicha imagen (650, 654, 700, 740) correspondiente a un estado limpio de dicha ventana transparente, y determinar dicho nivel de suciedad basándose al menos en un brillo de dicha imagen con respecto a dicho brillo de referencia.

Description

DESCRIPCIÓN
Dispositivo de medición de suciedad para matrices fotovoltaicas que emplea obtención de imágenes microscópicas
Campo de la invención
La materia objeto divulgada está dirigida a la medición de los niveles de suciedad de las matrices fotovoltaicas (FV). El documento US 2011/0310244 A1 propone un sistema para detectar defectos en un sustrato formado durante el proceso de fabricación de vidrio. El documento US 2007/0263920 A1 propone un detector de sustancias extrañas que tiene un escáner para la adquisición de una imagen. El documento US 2015/0355017 A1 propone un método para calibrar sensores de irradiancia utilizando un dispositivo informático de análisis de irradiancia. El documento US 2015/330913 A1 propone un escáner óptico que detecta automáticamente si las ventanas del escáner están sucias o limpias. El documento CN106483143A propone un dispositivo de monitoreo en línea para la acumulación de cenizas de paneles solares fotovoltaicos.
Sumario
En un primer aspecto, la invención proporciona un dispositivo como se establece en la reivindicación 1.
En un segundo aspecto, la invención proporciona un método como se establece en la reivindicación 13.
Breve descripción de los dibujos
La figura 1 representa una realización que comprende un sensor de suciedad y un sensor de irradiancia dentro de una caja montada en el sitio de una matriz FV.
La figura 2A representa una vista superior de una realización que comprende un sensor de suciedad y un sensor de irradiancia dentro de una caja.
La figura 2B representa una vista exterior lateral de una realización representada en la figura 2A.
La figura 3 representa una vista en sección transversal de una realización de un sensor de suciedad, en donde las partículas de suciedad se acumulan en la superficie exterior de una ventana transparente de la que se obtiene una imagen mediante una unidad de obtención de imágenes.
La figura 4 representa una vista en sección transversal de otra realización de un sensor de suciedad, que comprende además una rendija y/o una cubierta.
La figura 5 representa una vista en sección transversal de otra realización de un sensor de suciedad, en donde se omiten las ópticas de obtención de imágenes.
La figura 6 representa una vista en sección transversal de una realización de un sensor de irradiancia que comprende una célula FV encapsulada.
La figura 7 representa un diagrama de bloques de los principales elementos electrónicos funcionales de una realización que comprende un sensor de suciedad y un sensor de irradiancia.
La figura 8 muestra imágenes simuladas capturadas en dos resoluciones diferentes junto con sus histogramas de brillo de píxeles.
La figura 9 representa imágenes simuladas capturadas en dos resoluciones diferentes, para una realización que comprende una rendija, junto con sus histogramas de brillo de píxeles.
La figura 10 representa una imagen ilustrativa de partículas de suciedad en una ventana transparente junto con una imagen corregida, y los histogramas de brillo de píxeles de la imagen original y la imagen corregida.
La figura 11 muestra imágenes ilustrativas de partículas de suciedad en una ventana transparente que muestra nubes en el fondo.
La figura 12 representa imágenes ilustrativas de partículas de suciedad en una ventana transparente con cantidades variables de luz solar directa frente a luz solar difusa.
La figura 13 representa una imagen ilustrativa de partículas de suciedad en una ventana transparente iluminada por la luz que emana del interior de una caja, por ejemplo por la noche, junto con su correspondiente histograma de brillo de píxeles.
La figura 14 representa una imagen ilustrativa de partículas de suciedad en una ventana transparente en una realización sin óptica de obtención de imágenes como se muestra en la figura 5.
La figura 15 representa una correlación entre la transmisión de luz promedia medida por una realización, trazada como función del eje vertical, y la transmisión de luz promedia de las mismas muestras medidas por un método de referencia, trazada como función del eje horizontal, mostrando tanto puntos de datos calibrados como puntos de datos no calibrados.
Descripción detallada de la invención
Los paneles solares, también conocidos como módulos fotovoltaicos (FV), se utilizan para convertir la luz solar en potencia eléctrica en instalaciones conocidas como matrices FV. Un factor de pérdida importante para una matriz FV es la deposición acumulada de partículas aéreas sobre las superficies receptoras de luz de los módulos FV. Esta acumulación, conocida como suciedad, reduce la potencia de salida de una matriz FV al bloquear la transmisión de la luz solar a las células FV de la matriz FV. Las partículas de suciedad consisten en cualquier material particulado aéreo, tal como el polvo, suciedad, hollín, polen, etc., que se deposita sobre una matriz FV y tiene diámetros típicos que oscilan desde ~0,2 micras a ~200 micras. En regiones polvorientas al aire libre sin lluvias frecuentes, la pérdida de potencia debido a la suciedad, conocida como pérdida por suciedad, puede ser significativa.
En aplicaciones comerciales de generación de potencia eléctrica, que oscilan desde pequeñas matrices FV montadas en el suelo y en el techo hasta grandes proyectos a escala de servicios públicos, los propietarios y operadores de matrices FV a menudo desean medir las pérdidas debidas a la suciedad. Las motivaciones incluyen, pero no se limitan a, evaluación previa a la construcción de la pérdida por suciedad como ayuda para la selección del sitio y la estimación del rendimiento, validación y monitoreo del rendimiento de una matriz FV en funcionamiento, y determinación de cuándo lavar una matriz FV para obtener el mayor retorno de la inversión por los gastos de lavado.
El nivel de suciedad, también llamado pérdida por suciedad o pérdida de transmisión, es la pérdida debida a las partículas de suciedad en la luz utilizable recibida por las células FV de la matriz FV, relativa a un estado limpio. En algunas realizaciones, el nivel de suciedad puede definirse como la pérdida fraccional de la luz utilizable recibida, relativa a un estado limpio. La luz utilizable significa luz que es absorbida por la matriz FV y se convierte, o podría convertirse, a la salida eléctrica. De manera equivalente, el nivel de suciedad se puede definir como uno menos la transmisión fraccionada de la luz utilizable a través de la capa de partículas de suciedad, relativa a un estado limpio. En ausencia de partículas de suciedad, la transmisión así definida, en algunas realizaciones, es 100 % y el nivel de suciedad es 0 %, es decir, la transmisión se define en relación con el estado limpio del dispositivo ignorando cualquier otra pérdida que no se deba a la suciedad. La relación de suciedad se define como la relación entre la salida eléctrica de la matriz FV y su salida esperada en un estado limpio o, de manera equivalente, como la transmisión fraccionada de la luz utilizable. La medición de cualquier nivel de suciedad, pérdida por suciedad, pérdida de transmisión, transmisión, o relación de suciedad es equivalente, ya que cada uno es una expresión de la pérdida debida a la suciedad. Cabe señalar que el nivel de suciedad, pérdida por suciedad, pérdida de transmisión, transmisión, o relación de suciedad también se puede definir utilizando funciones matemáticas alternativas y/o escalas, donde tales escalas incluyen, por ejemplo, valores fraccionales, porcentajes, escalas logarítmicas, unidades de potencia y unidades de energía, y que cada uno de estos términos alternativos, funciones matemáticas y/o escalas se pretende que estén dentro del alcance de esta divulgación.
En algunas realizaciones, se divulga un dispositivo que está configurado para medir un nivel de suciedad característico de una matriz FV o una futura matriz FV.
En algunas realizaciones, se divulga un dispositivo de medición del nivel de suciedad que no requiere una limpieza rutinaria de un dispositivo de referencia para realizar su medición.
En algunas realizaciones, el nivel de suciedad se determina mediante el análisis de imágenes microscópicas de partículas de suciedad depositadas. Algunas realizaciones pueden tener cualquiera de los siguientes aspectos: las imágenes microscópicas pueden adquirirse usando luz solar sin el uso de una fuente de luz artificial externa; la precisión de dicho análisis se desacopla o compensa las variaciones normales en la intensidad de la luz solar o de las fuentes de iluminación internas; dichas imágenes microscópicas capturan los efectos de partículas de suciedad más pequeñas que la resolución de dichas imágenes microscópicas; se maximiza el campo de visión de dichas imágenes microscópicas, basado en una resolución de dichas imágenes microscópicas y una distribución de tamaño y cobertura de área de las partículas de suciedad.
En algunas realizaciones, un dispositivo de acuerdo con la materia objeto divulgada puede instalarse muy cerca de una matriz FV o en el sitio de una futura matriz FV. Se puede suponer que el nivel de suciedad detectado sobre el propio dispositivo es característico del nivel de suciedad sobre la matriz FV o en la futura matriz FV. Dado que la acumulación de partículas de suciedad puede depender de la orientación, especialmente el ángulo de inclinación, el dispositivo puede instalarse normalmente en el mismo plano (mismo azimut y ángulo de inclinación) que una matriz FV real o futura. En algunas realizaciones, el dispositivo se monta sobre una estructura de montaje de matriz FV o sobre un módulo FV dentro de una matriz FV, especialmente en las realizaciones donde una matriz FV es un sistema de seguimiento que se mueve a lo largo del día para seguir el sol.
La figura 1 representa un dispositivo de acuerdo con algunas realizaciones montado dentro de una matriz fotovoltaica (100). Un sensor de suciedad (108) y un sensor de irradiancia opcional (106) están incorporados dentro de una caja sellada resistente a la intemperie (110). La caja (110) puede montarse a través de orificios de montaje (114) a un soporte de montaje (112) que a su vez puede montarse en una estructura de montaje de matriz FV (104) muy cerca de un módulo FV (102) de matriz FV (100). Un cableado de potencia y comunicación (116) puede pasar a través de un pasacables (150) y transportar potencia eléctrica y señales de comunicación desde el dispositivo a otra ubicación desde la que se alimenta el dispositivo y a la que se informan los datos. La caja (110) puede montarse de tal modo que el sensor de suciedad (108) y el sensor de irradiancia opcional (106) sean coplanarios (o en un plano paralelo) al módulo FV (102) y a la matriz FV (100).
La figura 2A y la figura 2B, respectivamente, representan vistas superior y lateral de acuerdo con algunas realizaciones similares a las representadas en la figura 1.
En algunas realizaciones, el cableado de potencia y comunicación (116) puede consistir en múltiples cables que entran en múltiples pasacables (150). En algunas realizaciones, el dispositivo es autoalimentado, por ejemplo, a través de un panel solar a bordo, y la comunicación de/datos se puede realizar de manera inalámbrica, de tal modo que se omite el cableado de potencia y comunicación (116).
En algunas realizaciones, el dispositivo incluye múltiples sensores de suciedad (108) y/o múltiples sensores de irradiancia (106).
La figura 3 representa una vista en sección transversal del sensor de suciedad (108) de acuerdo con algunas realizaciones. Una ventana transparente (210), fabricada, por ejemplo, de vidrio o plástico, está adherida dentro de un corte u orificio, ya sea dentro o fuera de la caja (110) con un material de sello (208), de manera que las partículas de suciedad (204) puedan acumularse en la ventana transparente (210) de la misma manera que las partículas de suciedad (204) se acumularían en la matriz FV (100). Las partículas de suciedad (204) pueden ser iluminadas por la luz solar directa (200) y/o la luz solar difusa (202), o, en algunas realizaciones, mediante fuentes de iluminación internas (224) que dirigen la luz a través de difusores opcionales o guías de luz (220) hacia la parte inferior de la ventana transparente (210). Una unidad de obtención de imágenes (212) adquiere una imagen de un plano de objeto, que comprende la superficie exterior de la ventana transparente (210) con partículas de suciedad acumuladas (204), dentro de un campo de visión (206). La unidad de obtención de imágenes (212) puede comprender una óptica de obtención de imágenes (216) que proyecta una imagen del plano de objeto sobre un sensor de imagen (230) montado, por ejemplo, en una placa de circuito impreso (228). La óptica de obtención de imágenes (216) se puede mantener dentro de una carcasa de óptica (214) que a su vez se puede sujetar dentro de una montura de óptica (218). El nivel de suciedad se determina a partir del análisis de imágenes recopiladas del sensor de imagen (230), como se describirá más adelante. Los sensores de imagen (230) ilustrativos pueden capturar imágenes usando, por ejemplo, una matriz de píxeles de 2592 x 1944.
En algunas realizaciones, el campo de visión (206) puede maximizarse mientras permanece lo suficientemente pequeño como para que al menos una parte de los espacios claros entre las partículas de suciedad (204) permanezca más grande que la resolución de dicha imagen, aunque las propias partículas de suciedad (204) pueden ser más pequeñas que dicha resolución, como se describe a continuación.
En algunas realizaciones, el análisis de imágenes comprende la determinación de valores de brillo de referencia (o valores de brillo de píxeles) correspondientes a una transmisión de luz sustancialmente sin pérdidas (por ejemplo, en áreas claras entre las partículas de suciedad (204)) y una atenuación sustancialmente completa de la transmisión de luz relativa (por ejemplo, en áreas donde la luz está bloqueada por partículas de suciedad (204)), asignar valores de transmisión de luz (o valores de brillo relativo) a píxeles entre dichos límites, y calcular la transmisión de luz promedia (o brillo relativo promedio) de dichos píxeles. Aquí la transmisión de luz relativa significa transmisión a través de la ventana transparente (210) en relación con un estado limpio de dicha ventana transparente, despreciar las pérdidas distintas de las partículas de suciedad (204), y el brillo relativo significa brillo con respecto a un brillo de referencia correspondiente a una transmisión sustancialmente sin pérdidas; sustancialmente sin pérdidas significa una transmisión relativa cercana al 100 %, dentro de un grado de tolerancia elegido como especificación del dispositivo, por ejemplo 1 %, 2 % o 5 %; una atenuación sustancialmente completa significa una transmisión relativa cercana al 0 %, dentro de dicho grado de tolerancia. En contraste con un método que depende de una intensidad de iluminación estable como referencia para determinar la pérdida de transmisión midiendo la atenuación de la señal recibida de una fuente de luz, como una fuente de luz artificial externa o interna, dicho análisis es sustancialmente insensible a las variaciones en la intensidad de la iluminación, como variaciones en la luz solar (200, 202) o fuentes de iluminación (224), porque en algunas realizaciones los valores de brillo de referencia se determinan a partir de dicha imagen, como se describe a continuación y, por lo tanto, compensan las variaciones en la intensidad de la iluminación.
En algunas realizaciones, la óptica de obtención de imágenes (216) puede ser una única lente simple o una lente compuesta de elementos múltiples montada dentro de la carcasa de óptica (214), y la carcasa de óptica (214) puede montarse dentro de la montura de óptica (218), por ejemplo, mediante roscado como se muestra en la figura 3.
Aunque la óptica de obtención de imágenes (216) se representa en la figura 3 como una única lente, en diversas realizaciones, la óptica de obtención de imágenes (216) podría incluir múltiples elementos ópticos y conjuntos y podría incluir lentes, espejos y filtros.
Como se muestra en la figura 3, la montura de óptica (218) también puede servir para bloquear la luz para que no llegue al sensor de imagen (230) excepto a través de la óptica de obtención de imágenes (216).
La unidad de obtención de imágenes (212) puede mantenerse en una posición definida desde el plano de objeto que comprende la superficie exterior de la ventana transparente (210), en donde la posición definida es fija o puede ajustarse durante el montaje o mantenimiento del dispositivo para enfocar el plano de objeto en el sensor de imagen (230). El enfoque también se puede lograr ajustando la posición de la óptica de obtención de imágenes (216). Por ejemplo, en algunas realizaciones, el enfoque se puede lograr durante el montaje o mantenimiento del dispositivo rotando la carcasa de óptica roscada (214) dentro de la montura de óptica roscada (218), después de lo cual la posición de la carcasa de óptica (214) se bloquea con un anillo de bloqueo o un tornillo de bloqueo.
En algunas realizaciones, la óptica de obtención de imágenes (216) y la distancia entre el sensor de imagen (230) y la superficie exterior de la ventana transparente (210) se eligen para maximizar el campo de visión (206) mientras se mantiene la resolución suficiente para detectar áreas claras entre las partículas de suciedad (204), como se explica posteriormente.
En algunas realizaciones, la ventana transparente (210) comprende o se complementa con un filtro que reduce la intensidad de la luz solar directa incidente (200) y/o la luz solar difusa (202) o altera su composición espectral. En algunas realizaciones, la ventana transparente (210) comprende además un revestimiento antirreflectante. En algunas realizaciones, la ventana transparente (210) está adherida al interior de la caja (110), como se muestra en la figura 3, mientras que en otras realizaciones se une al exterior de la caja (110), para evitar trampas para la acumulación de partículas de suciedad (204).
La luz solar directa (200) comprende la luz colimada que emana del sol y la ventana transparente (210) que incide directamente, mientras que la luz solar difusa (202) comprende la luz solar no colimada que es dispersada por la atmósfera, nubes u objetos terrestres antes de incidir en la ventana transparente (210).
Cuando se ilumina con luz solar directa (200) o luz solar difusa (202), las partículas de suciedad (204) bloquean la luz incidente y, en consecuencia, la imagen adquirida en el sensor de imagen (230) puede consistir en un fondo claro con sombras correspondientes a las partículas de suciedad (204) que están retroiluminadas, excepto en ciertas condiciones que se describirán.
Sin embargo, en algunas realizaciones, las partículas de suciedad (204) en la ventana transparente (210) se iluminan desde abajo por la luz generada dentro de la caja sellada (110), por ejemplo por la noche. Cuando la ventana transparente (210) se ilumina desde abajo, la imagen adquirida en el sensor de imagen (230) puede consistir en píxeles brillantes correspondientes a la reflexión de las partículas de suciedad (204) y píxeles oscuros correspondientes a los espacios claros entre las partículas de suciedad (204). En algunas realizaciones, la luz es generada por fuentes de iluminación internas (224) y dirigida a la parte inferior de la ventana transparente (210) por guías de luz opcionales (220), que también pueden servir como elementos difusores. Las fuentes de iluminación (224) pueden comprender, por ejemplo, LED montados en placa de circuito impreso (228). En realizaciones alternativas, las fuentes de iluminación (224) están montadas en un anillo o disco, ya sea rodeando la montura de óptica (218) o en una posición más cercana o directamente debajo de la ventana transparente (210), con un orificio de tamaño apropiado para la obtención de imágenes, y/o las guías de luz opcionales (220) se reemplazan por otro elemento de guía o difusor de luz, como un disco o anillo de plástico, o se omiten. En algunas realizaciones, un elemento difusor está diseñado para evitar la obtención de imágenes directa de un reflejo de las fuentes de iluminación (224) de la ventana transparente (210), lo que complicaría el análisis de imágenes.
La figura 4 representa elementos alternativos del sensor de suciedad (108), de acuerdo con algunas realizaciones.
En algunas realizaciones, una cubierta (252) bloquea la luz que de otro modo entraría a través de la ventana transparente (210) y se dispersaría desde las superficies interiores del dispositivo hacia la óptica de obtención de imágenes (216).
En algunas realizaciones, una rendija (250) colocada muy cerca de la ventana transparente (210) puede bloquear parte del campo de visión (206), con el fin de proporcionar una referencia dentro de las imágenes adquiridas en el sensor de imagen (230) para los valores de brillo de píxeles correspondientes a las sombras, tal como se proyecta por partículas de suciedad (204). En algunas realizaciones, la rendija (250) puede consistir en una lámina delgada con un corte de ventana. En algunas realizaciones, la rendija (250) puede consistir en un alambre o saliente que oscurece parte del campo de visión (206). En otras realizaciones, la rendija (250) puede consistir en un pequeño punto pintado, grabado o aplicado de otro modo a la superficie interior de la ventana transparente (210) dentro del campo de visión (206).
La figura 5 representa una alternativa, de acuerdo con algunas realizaciones, en la que se omite la óptica de obtención de imágenes (216), el sensor de imagen (230) se coloca directamente debajo de la ventana transparente (210), y las sombras que se proyectan directamente sobre el sensor de imagen (230) forman imágenes de las partículas de suciedad (204).
Las realizaciones adicionales pueden incluir combinaciones de elementos representados en la figura 3, la figura 4, y la figura 5.
En algunas realizaciones, el sensor de suciedad (108) se puede calentar para eliminar la condensación de las gotas de agua sobre la ventana transparente (210) que podría interferir con el sensor de suciedad (108).
En algunas realizaciones, un sensor de irradiancia opcional (106), que comprende, por ejemplo, una célula FV de referencia, está unido al sensor de suciedad (108) como parte de un sistema, ya sea dentro de la caja (110) o en una caja separada.
La figura 6 representa un sensor de irradiancia (106) de acuerdo con algunas realizaciones. Una célula FV (360) con cables eléctricos (354) está encapsulada entre una ventana transparente (352), normalmente fabricada de vidrio, y una capa de lámina posterior (356), utilizando un material encapsulante transparente (362). Este conjunto de célula FV encapsulada (360) se puede unir con un material de sello (350) a la caja (110) en una abertura de ventana cortada en la caja (110), permitiendo que la luz solar directa (200) y/o la luz solar difusa (202) iluminen la célula FV (360). Un sensor de temperatura (358), tal como un Dispositivo de Temperatura Resistiva (RTD) mide la temperatura de la célula FV (360). La medición de la corriente de cortocircuito de la célula FV (360) corregida para la variación de temperatura usando mediciones del sensor de temperatura (358) se usa para determinar la irradiancia incidente en el sensor de irradiancia (106). En algunas realizaciones, el conjunto de célula FV encapsulada (360) se une al interior de la caja (110), como se muestra en la figura 6, mientras que en otras realizaciones se une al exterior de la caja (110), para evitar trampas para la acumulación de partículas de suciedad (204).
Las realizaciones alternativas del sensor de irradiancia (106) incluyen un fotodiodo o un piranómetro de termopila.
En algunas realizaciones, el sensor de irradiancia (106) puede usarse para determinar las condiciones óptimas de iluminación para adquirir imágenes del sensor de imagen (230) para el funcionamiento del sensor de suciedad (108).
En algunas realizaciones, las lecturas del sensor de suciedad (108) se pueden usar para corregir las lecturas del sensor de irradiancia (106) por los efectos de las partículas de suciedad (204) acumuladas sobre la superficie del sensor de irradiancia (106), mejorando así la precisión del sensor de irradiancia (106) y eliminando la necesidad de limpiarlo. En esta realización, tanto la suciedad como la irradiancia pueden medirse sin mantenimiento para la limpieza de cualquiera de los sensores.
En algunas realizaciones, el sensor de irradiancia (106) emparejado con el sensor de suciedad (108) se puede utilizar para calibrar el sensor de suciedad (108), comparando las lecturas del sensor de irradiancia (106) y del sensor de suciedad (108) antes y después de la limpieza.
La figura 7 representa un diagrama de bloques de elementos electrónicos funcionales de acuerdo con algunas realizaciones. El cableado de potencia y comunicación (116) puede llevar potencia eléctrica y señales de comunicación al dispositivo, ya sea en un solo cable o en varios cables. Unos circuitos de potencia (400) suministran potencia eléctrica según sea necesario a todos los demás elementos funcionales. Unos circuitos de comunicación (404) pueden retransmitir datos y comandos hacia y desde el elemento informático (406), que puede controlar el dispositivo y realizar mediciones y análisis de datos. El elemento informático (406) puede comprender un microcontrolador o microprocesador (u otro dispositivo informático) con características típicas que incluyen memoria volátil y no volátil, datos de programa, E/S, reloj en tiempo real, etc. El elemento informático (406) puede comunicarse con el sensor de imagen (230) a través de una interfaz de sensor (408) para controlar y registrar datos del sensor de imagen (230); adquirir datos del sensor de irradiancia opcional (106) a través de la electrónica de adquisición de señales (410); y controlar la iluminación opcional (402) que acciona las fuentes de iluminación (224).
En diversas realizaciones, los elementos funcionales representados en la figura 7 pueden integrarse juntos en un número mayor o menor de componentes separados y ya sea completamente dentro de la caja (110) o utilizando cajas adicionales.
En algunas realizaciones, un ordenador de placa única cumple las funciones de los circuitos de potencia (400), circuitos de comunicación (404), elemento informático (406), interfaz de sensor (408) y adquisición de señales (410).
En algunas realizaciones, la comunicación de datos y comandos puede realizarse a través de circuitos de comunicación (404) sobre Ethernet; en otras realizaciones, se puede realizar a través de RS-485. En una realización a modo de ejemplo, la comunicación de datos y comandos utiliza un protocolo de comunicaciones industriales como MODBUS.
En algunas realizaciones, el elemento informático (406) puede realizar mediciones y análisis de datos y almacenar e informar de los resultados. En otras realizaciones, un ordenador o dispositivo informático remoto puede realizar diversos niveles de procesamiento de imágenes, análisis de datos y/o informes para lograr los resultados finales.
La resolución y el campo de visión (206) de las imágenes adquiridas por el sensor de suciedad (108) pueden estar interrelacionados. Con respecto a un plano de objeto compuesto por la superficie exterior de la ventana transparente (210) con partículas de suciedad (204) acumuladas, la resolución de las imágenes formadas en el sensor de imagen (230) es el tamaño de la característica discernible más pequeña en el plano de objeto, y el campo de visión (206) es el tamaño de la parte del plano de objeto que es visible. La resolución y el campo de visión (206) se determinan mediante la óptica de obtención de imágenes (216), longitudes focales y tamaño de píxel del sensor de imagen (230). En general, lograr una resolución más pequeña requiere un campo de visión (206) más pequeño, para una determinada óptica de obtención de imágenes (216).
En algunas realizaciones, la resolución se elige para que sea menor que un tamaño característico de las partículas de suciedad (204), de modo que las partículas de suciedad (204) puedan discernirse individualmente. Aquí un tamaño característico significa, por ejemplo, un diámetro menor que el diámetro de sustancialmente todo o de un porcentaje especificado, p. ej., 66 % o 90 % o 95 %, de partículas de suciedad (204), o un diámetro promedio o mediano de partículas de suciedad (204). Sin embargo, esto limita el campo de visión (206). Por ejemplo, con una resolución de 1 micra y un sensor de imagen ilustrativo que tiene una matriz de píxeles de 2592 x 1944, el campo de visión (206) está limitado a aproximadamente 2,5 mm. Puede ser deseable un campo de visión (206) más grande ya que la deposición de partículas de suciedad (204) puede no ser uniforme.
Por lo tanto, en otras realizaciones, la resolución se elige para que sea mayor que un tamaño característico de las partículas de suciedad (204) (como se discutió anteriormente) y solo lo suficientemente pequeña para discernir al menos una parte de los espacios claros entre las partículas de suciedad (204). Esto da como resultado un parámetro de resolución más grande que permite un campo de visión (206) más grande. Maximizar el campo de visión (206) de esta manera puede ser beneficioso porque la densidad del área de las partículas de suciedad (204) depositadas puede no ser uniforme, de modo que las mediciones de un campo de visión (206) pequeño pueden ser menos precisas que las mediciones de un campo de visión (206) grande. Por ejemplo, en diversas realizaciones, el campo de visión (206) puede elegirse entre 5 y 10 mm o más.
La determinación de la resolución requerida puede depender de la distribución del tamaño de las partículas de suciedad (204). Esta distribución de tamaño puede variar según el tipo de partículas de suciedad (204) que se encuentran en un sitio en particular. Una distribución de tamaño ilustrativa de las partículas de suciedad (204) es proporcionada por la norma internacional "ISO 12103-1, A2 Fine Test Dust "publicada por la Organización Internacional de Normalización, que representa materia particulada en el aire del tipo que se puede acumular como partículas de suciedad (204) en las matrices FV (100). El polvo de prueba que cumple con esta norma comprende aproximadamente un 5 % de partículas con un diámetro de 1 micra o menos y aproximadamente un 2 % con un diámetro de 100 micras o más, con un diámetro medio de aproximadamente 10 micras.
La figura 8 ilustra la determinación del parámetro de resolución y aspectos del análisis de imágenes de acuerdo con algunas realizaciones. La figura muestra una imagen simulada (450) que podría ser adquirida por un sensor de suciedad (108) con ventana transparente (210) iluminada por la luz solar (200, 202). La imagen simulada (450) muestra una región de 2000 micras x 2000 micras de partículas de suciedad (204) seleccionadas al azar con una distribución de tamaño de acuerdo con la ISO 12103-1 a 2. La imagen simulada (450) se crea con una resolución de 1 micra, de modo que incluso muchas de las partículas de suciedad (204) más pequeñas son discernibles. El histograma de brillo de píxeles (452) representa la distribución de los valores de brillo de píxeles, en una escala de 0-255, para imagen simulada (450). Se denotan los valores de brillo de píxeles correspondientes a la transmisión relativa máxima (es decir, 100 %) y mínima (es decir, 0 %) de la luz solar (200, 202) como Stransparente y Bopaco, respectivamente. Téngase en cuenta que Bopaco puede ser un brillo de píxeles distinto de cero, debido a la luz dispersa que ingresa al sensor de imagen (230), corriente oscura en el sensor de imagen (230) y otros factores; además Stransparente puede ser inferior a 255 dependiendo del brillo de la luz solar (200, 202) que ilumina la ventana transparente (210), tiempo de exposición y sensibilidad del sensor de imagen (230), y otros factores. Por lo tanto, Bopaco y Stransparente deben determinarse para analizar la imagen. Los espacios claros en la imagen simulada (450) entre las partículas de suciedad (204) tienen valores de brillo de píxeles de 215 que se identifican como Stransparente (456) en el histograma de brillo de píxeles (452), mientras que los píxeles dentro de las sombras de las partículas de suciedad (204) tienen un valor de brillo de píxeles de 25 que se identifica como Bopaco (454). La transmisión promedia de luz solar (200, 202) correspondiente a la imagen simulada (450), aproximadamente el 80 %, se encuentra dividiendo el recuento de píxeles en Stransparente (456) por la suma de los recuentos de píxeles en Stransparente (456) y Sopaco (454). La imagen simulada remuestreada (458) representa la misma imagen que la imagen simulada (450) pero con los píxeles de 1 micra de la imagen simulada (450) agregados en píxeles de 50 micras en la imagen simulada remuestreada (458). Las partículas de suciedad (204) más pequeñas ya no se pueden discernir individualmente, sino que contribuyen a un continuo de valores de escala de grises. El histograma de brillo de píxeles (460) correspondiente a la imagen simulada remuestreada (458) muestra claramente valores Stransparente (464) y Sopaco (462) iguales a Stransparente (456) y Sopaco (454) del histograma de brillo de píxeles (452), pero también muestra recuentos de píxeles significativos para valores de brillo de píxeles intermedios correspondientes al intervalo de valores de gris para píxeles en una imagen simulada remuestreada (458). La transmisión promedia de luz solar (200, 202) correspondiente a la imagen simulada remuestreada (458) se calcula tomando el promedio de todos los píxeles analizados de (Si - Sopaco) / (Stransparente - Sopaco), donde Si es el valor de brillo de píxeles de un número de píxeles individual i. Se encuentra que este promedio es aproximadamente del 80 % en el caso de la imagen simulada (450). Por lo tanto, aunque las partículas de suciedad (204) más pequeñas no se pueden discernir individualmente con la resolución de 50 micras en la imagen simulada remuestreada (458) y aunque la resolución es mayor que el diámetro promedio de la partícula de suciedad (204), todavía se puede determinar la transmisión promedia de la luz solar (200, 202). Sin embargo, si el tamaño de píxel de la imagen simulada remuestreada (458) aumentara más, en un cierto límite, todos los píxeles consistirían en una mezcla de regiones con y sin partículas de suciedad (204) y los valores Sopaco y Stransparente ya no serían discernibles en el correspondiente histograma de brillo de píxeles, que consistiría principalmente en valores de gris intermedios. En este caso, no sería posible determinar la transmisión promedia de la imagen por falta de los valores de referencia Sopaco y Stransparente.
Las simulaciones con distribución de tamaño de partículas de suciedad (204) de acuerdo con la ISO 12103-1 A2 muestran que la resolución de la imagen de hasta aproximadamente 50-100 micras aún puede permitir una identificación suficientemente precisa del valor Stransparente para niveles de suciedad de hasta aproximadamente el 20 %. En una realización a modo de ejemplo, la óptica de obtención de imágenes (216) y el aumento (basado en posiciones focales) se seleccionan de modo que cada píxel del sensor de imagen (230) corresponda a 5 micras en el plano de objeto correspondiente a la superficie exterior de la ventana transparente (210). Con un sensor de imagen ilustrativo que utiliza una matriz de píxeles de 2592 x 1944, esto corresponde a un campo de visión (206) de aproximadamente 13 mm x 10 mm. Sin embargo, con la óptica de obtención de imágenes (216) típica, la resolución mínima está dominada por la calidad de la óptica de obtención de imágenes (216), así como la precisión focal, en lugar del tamaño de píxel del sensor de imagen (230), y puede ser de aproximadamente 20 micras. Se puede lograr una resolución menor con óptica de obtención de imágenes (216) de mayor calidad o limitando el campo de visión (206). Sin embargo, una resolución de ~20 micras puede ser suficiente como se discutió anteriormente.
En algunas realizaciones, el valor de Stransparente se determina como el valor máximo de brillo de píxeles en una imagen a analizar. Sin embargo, en algunos casos, el valor máximo de brillo de píxeles no se corresponde con precisión con el valor de Stransparente, que debería ser el brillo de píxeles correspondiente a las regiones de transmisión del 100 % de la luz solar (200, 202), porque algunos píxeles pueden tener un valor de brillo más alto que Stransparente. Esto puede ocurrir, por ejemplo, debido a variaciones en la sensibilidad del sensor de imagen (230), píxeles falsos de alto brillo en el sensor de imagen (230), ruido, artefactos de compresión de imágenes, reflejos de luz de los bordes de las partículas de suciedad (204) o partes del dispositivo, y otros factores. Es ventajoso suprimir tales fuentes de píxeles extrabrillantes. Sin embargo, dado que puede que no sea posible suprimir por completo dichas fuentes, en algunas realizaciones Stransparente se determina como el valor de brillo de píxeles que es mayor que el de un porcentaje particular de píxeles. En una realización a modo de ejemplo, el umbral es del 98 %. En otras realizaciones, Stransparente se determina como el valor de brillo de píxeles más común, es decir, el modo de distribución, ya que para niveles de suciedad suficientemente bajos (por ejemplo, menos del 20-50 %), el valor de brillo de píxeles más común está asociado con partes del plano de objeto que están libres de partículas de suciedad. En algunas realizaciones, Stransparente se determina como el valor de brillo de píxeles más común entre un subconjunto de píxeles con un brillo superior al promedio, es decir, el modo de distribución de los píxeles con brillo por encima de un valor umbral, donde un valor ilustrativo del umbral puede ser el 75 % del brillo total.
En algunas realizaciones, el valor de Sopaco se determina identificando el valor mínimo de brillo de píxeles, como se muestra en la figura 8 por Sopaco (454) y Sopaco (462). Sin embargo, no siempre es posible determinar el valor Sopaco de esta manera. Por ejemplo, si todas las partículas de suciedad (204) observadas en la imagen son más pequeñas que la resolución, entonces cada píxel oscuro es un promedio de las regiones limpias y sucias de la ventana transparente (210) y el brillo mínimo del píxel ya no es igual al valor Sopaco, que debería ser el brillo de píxel correspondiente al 0 % de transmisión a través de la región correspondiente de la ventana transparente (210). Así mismo, para imágenes correspondientes a una ventana transparente (210) completamente limpia o casi completamente limpia, es decir, una situación con una transmisión promedia de la luz solar (200, 202) cercana al 100 %, puede que no haya ningún píxel con un brillo cercano al valor de Sopaco. Por lo tanto, en algunas realizaciones, Sopaco se determina en cambio como una relación fija de Stransparente, en donde dicha relación se determina durante una etapa de diseño o calibración, utilizando, por ejemplo, la suciedad intencionada de la ventana transparente (210), y se almacena en una memoria no volátil. En otras realizaciones, el valor de Sopaco se asegura como aproximadamente 0, limitando el tiempo de exposición del sensor de imagen (230) y limitando la luz parásita, por ejemplo, usando una cubierta (252) como se muestra en la figura 4 y/o manteniendo las superficies interiores del sensor de suciedad (108) negras y sin reflejos cuando sea posible.
En otras realizaciones, una rendija (250) que bloquea una parte del campo de visión (206), como se representa en la figura 4, proporciona una referencia para la determinación de Sopaco, especialmente en condiciones de poca suciedad o suciedad sin grandes partículas de suciedad (204). Los píxeles dentro de la imagen oscurecidos por la rendija (250) corresponden a una transmisión de luz del 0 % y, por lo tanto, pueden usarse para determinar de manera confiable el valor Sopaco. La figura 9 representa un análisis de imágenes simuladas en tal realización. Se crea una imagen simulada (500) de una región de 2000 micras x 2000 micras del plano de objeto con un tamaño de píxel de 1 micra para que se puedan distinguir las partículas de suciedad (204) más pequeñas. La región negra gruesa alrededor del perímetro de la imagen simulada (500) corresponde a una sombra de la rendija (250), que en una imagen real puede aparecer ligeramente borrosa y desenfocada. El histograma de brillo de píxeles (502) correspondiente a la imagen simulada (500) muestra picos en Sopaco (504) y Stransparente (506) pero no otros picos, ya que todos los píxeles son gris claro o negros. La imagen simulada remuestreada (508), que es igual que la imagen simulada (500) pero con píxeles de 50 micras, muestra píxeles con un intervalo de valores de gris. Su correspondiente histograma de brillo de píxeles (512) muestra un pico en Stransparente (516) e incluye un pico muy prominente en Sopaco (514) (en comparación con el pico débil en Sopaco (462)) debido a la inclusión de píxeles oscuros correspondientes a la sombra de la rendija (250). Por lo tanto, el valor de Sopaco (514) se determina fácilmente. Sin embargo, una vez Sopaco (514) está determinado, para determinar la transmisión promedia de luz solar (200, 202) correspondiente a la imagen simulada remuestreada (508), solo la región (510) no bloqueada por la rendija (250) se usa en el cálculo, para eliminar del análisis los píxeles en la sombra de la rendija (250).
La figura 10 representa imágenes reales de una realización ilustrativa del sensor de suciedad (108), mostrando características adicionales que no se encuentran en las imágenes simuladas representadas en la figura 8 y la figura 9. La imagen (590) fue tomada con la ventana transparente (210) completamente limpia. Aunque no hay partículas de suciedad (204), la imagen (590), sin embargo, no tiene un brillo de píxeles uniforme, pero en cambio tiene un intervalo de valores de brillo de píxeles, variando de centro a borde, como se ve en su correspondiente histograma de brillo de píxeles (592). Dicha variación puede ser causada por un rendimiento óptico variable espacialmente de la óptica de obtención de imágenes (216), sensibilidad variable del sensor de imagen (230) y otros factores. La imagen (590) puede considerarse como una imagen de fondo (o línea de base) para el sensor de suciedad (108). La imagen (600) se tomó con la misma realización ilustrativa del sensor de suciedad (108) pero con una muestra de partículas de suciedad (204) de la ISO 12103-1 A2 aplicadas a la ventana transparente (210). Los valores mínimos (604) y máximos (606) de intensidad de píxeles son evidentes en su correspondiente histograma de brillo de píxeles (602). Sin embargo, la imagen (600) muestra variaciones de brillo de píxeles debido a variaciones de fondo, como en la imagen (590), que no están asociadas con partículas de suciedad (204).
Por lo tanto, en algunas realizaciones, antes de analizar la imagen (600) para determinar la transmisión promedia de la luz solar (200, 202), se corrige por los efectos del fondo no uniforme. En algunas realizaciones, se determina una imagen de fondo. En algunas realizaciones, dicha imagen de fondo se toma como imagen de línea de base, como la imagen (590), adquirida cuando el sensor de suciedad (108) se calibra inicialmente o se sabe que está limpio. En otras realizaciones, dicha imagen de fondo se determina como una etapa inicial en el análisis de imágenes adquiridas por el sensor de suciedad (108) utilizando filtrado de Fourier, ajuste de una función (por ejemplo, un polinomio) a la imagen, utilizando el algoritmo de determinación de fondo de bola rodante ("Procesamiento de imágenes biomédicas", Stanley Sternberg, IEEE Computer, enero de 1983), u otras técnicas de sustracción de fondo, incluidas las técnicas que se describen a continuación. En algunas realizaciones, la corrección de imágenes se realiza dividiendo cada píxel de una imagen adquirida, como la imagen adquirida (600), por su píxel correspondiente en la imagen de fondo, como la imagen (590). En otras realizaciones, la corrección se realiza restando el fondo, en lugar de dividir por este.
La imagen (608) muestra la misma imagen que (600) después de la corrección de fondo. Los espacios claros en la imagen (608) entre las partículas de suciedad (204) son de brillo uniforme, y el histograma de brillo de píxeles (610) correspondiente de la imagen (608) tiene un pico nítido cerca del valor Stransparente (614). Un valor Bopaco (612) de 0 también es evidente. La imagen (608) con corrección de fondo se puede analizar para determinar la transmisión promedia de la luz solar (200, 202) asignando a cada píxel un valor de transmisión fraccional entre Bopaco y Stransparente y promediando los valores de transmisión fraccional de todos los píxeles, como se ha descrito anteriormente.
En algunas realizaciones, la corrección de fondo se puede realizar de acuerdo con las siguientes etapas: una imagen adquirida se subdivide en regiones, por ejemplo, aproximadamente píxeles 100 x 100 en el caso de un sensor de imagen ilustrativo que tiene píxeles 2592 x 1944; cada región se analiza para determinar su valor de brillo de píxeles más común, o su valor de brillo de píxeles más común entre sus píxeles más brillantes, como se discutió anteriormente, y este valor se asigna como el valor de Stransparente correspondiente a dicha región; y los valores de brillo de píxeles de cada una de dichas regiones se dividen por su valor correspondiente Stransparente, o el correspondiente valor Stransparente se resta de dichos valores de brillo de píxeles.
Aunque la óptica de obtención de imágenes (216) se enfoca en el plano de objeto que comprende la superficie exterior de la ventana transparente (210), los objetos en el cielo por encima del sensor de suciedad (108), como las nubes, pájaros, o aviones, aún pueden aparecer en las imágenes capturadas por el sensor de imagen (230), aunque fuera de foco. La figura 11 representa dos imágenes capturadas con minutos de diferencia mediante una realización ilustrativa del sensor de suciedad (108). La imagen (630) y la imagen (634) muestran la nube (632) y la nube (636) sobre las partículas de suciedad (204). La nube (632) y la nube (636) causarían variaciones en el brillo de píxeles no asociadas con partículas de suciedad (204) y, por lo tanto, errores de medición. Por lo tanto, en algunas realizaciones, el efecto de las nubes (632, 636) y otros objetos en movimiento en el cielo se elimina antes del análisis de la imagen. En algunas realizaciones, el efecto de las nubes y otros objetos en movimiento en el cielo se elimina promediando una secuencia de imágenes adquiridas del sensor de imagen (230) durante un período de tiempo, provocando que las nubes y otros objetos en movimiento en el cielo desaparezcan. En algunas realizaciones, después de promediar varias imágenes para obtener una imagen promediada, la imagen promediada se corrige adicionalmente aplicando corrección de fondo como se discutió anteriormente. En otras realizaciones, la corrección de fondo como se discutió anteriormente se realiza en cada imagen adquirida antes de promediar las imágenes juntas.
Las características y la calidad de las imágenes adquiridas en el sensor de imagen (230) dependen de las condiciones de iluminación de las partículas de suciedad (204) y la ventana transparente (210).
La figura 12 representa tres imágenes de partículas de suciedad (204) iluminadas por luz solar directa (200) y/o luz solar difusa (202) adquirida por el sensor de imagen (230) en una realización similar a la representada en la figura 3, en condiciones de cielo completamente despejado. La imagen (650) se adquirió durante el crepúsculo matutino aproximadamente al amanecer; por lo tanto, la iluminación es predominantemente de luz solar difusa (202) con muy poca contribución de luz solar directa (200). Las sombras de las partículas de suciedad (204) son muy claras en la imagen (650), aunque la imagen (650) también muestra algunos contornos brillantes alrededor de partículas de suciedad (204) más grandes que surgen de la reflexión de la luz solar directa (200) de los lados de las partículas de suciedad (204). Estos reflejos son indeseables ya que contribuyen a intensidades de píxeles superiores a Stransparente. La imagen (652), de la misma muestra de partículas de suciedad (204), se adquirió más tarde en la mañana e incluye una mayor contribución de luz solar directa (200); El reflejo de la luz solar directa (200) ahora oscurece más partículas de suciedad (204). La imagen (654), de la misma muestra, se adquirió cerca del mediodía con luz solar directa (200) golpeando la ventana transparente (210) en un ángulo de incidencia bajo. En este caso, el reflejo de la luz solar directa (200) dentro de la caja (110) y/o entre las superficies interior y exterior de la ventana transparente (210) hace que las partículas de suciedad (204) se iluminen significativamente desde abajo, para que aparezcan como manchas blancas en lugar de sombras oscuras.
En algunas realizaciones, para simplificar el análisis de imágenes, la adquisición o análisis de imágenes puede realizarse solo (o preferentemente) para condiciones de luz solar predominantemente difusa (202) que ilumina la ventana transparente (210), con una contribución mínima de la luz solar directa (200). En algunas realizaciones, las condiciones de luz solar predominantemente difusa (202) pueden seleccionarse utilizando imágenes adquiridas solo (o preferentemente) durante horas cercanas al amanecer o al atardecer, incluido el crepúsculo matutino o vespertino. En algunas realizaciones, las horas del amanecer, atardecer, crepúsculo matutino y/o vespertino pueden determinarse mediante el elemento informático (406) con referencia a un reloj en tiempo real y, opcionalmente, teniendo en cuenta la latitud y la longitud del sitio de instalación. En otras realizaciones, las condiciones de luz solar predominantemente difusa se seleccionan en función de un valor umbral de irradiancia medido por el sensor de irradiancia (106), o por el sensor de imagen (230), o por otro dispositivo de medición de irradiancia, donde tales condiciones pueden ocurrir por la mañana o por la noche, o también durante períodos de nubosidad, o también para otras condiciones que bloquean la luz solar directa (200).
En algunas realizaciones, para eliminar los efectos de los reflejos de los lados de las partículas de suciedad (204) como se observa en la imagen (650), las imágenes se procesan con un algoritmo de deconvolución.
En algunas realizaciones, las partículas de suciedad (204) en la ventana transparente (210) pueden ser iluminadas desde abajo por la luz generada dentro de la caja sellada (110), por ejemplo por la noche, por fuentes de iluminación (224). La figura 13 representa una imagen (700) ilustrativa adquirida en tal realización, adquirida por la noche. En esta realización, los píxeles brillantes corresponden a la reflexión de las partículas de suciedad (204) mientras que los píxeles oscuros corresponden a espacios claros entre las partículas de suciedad (204). En consecuencia, a los píxeles brillantes se les asignan valores bajos de transmisión de luz externa y a los píxeles oscuros se les asignan valores altos de transmisión de luz externa. Por lo tanto, en el histograma de brillo de píxeles (704) correspondiente a la imagen (700), el valor de Stransparente (706) es 0 mientras que el valor de Bopaco (702) es 130.
En algunas realizaciones, las imágenes correspondientes a la iluminación de las partículas de suciedad (204) desde abajo se analizan determinando un valor Bopaco, correspondiente al 0 % de transmisión de luz solar (200, 202), de los píxeles más brillantes; determinando un valor Stransparente, correspondiente al 100 % de transmisión de luz solar (200, 202), de los píxeles más oscuros; asignando a cada píxel un valor de transmisión fraccional entre 0 % y 100 % de acuerdo con su brillo relativo entre Bopaco y Stransparente; y promediando los valores de transmisión fraccional de todos los píxeles. En otras realizaciones, tales imágenes pueden analizarse invirtiendo primero la imagen, de modo que las partículas de suciedad (204) aparezcan oscuras y los espacios claros entre ellas aparezcan claros, determinando Bopaco y Stransparente respectivamente a partir de los píxeles más oscuros y más brillantes, y calculando la transmisión fraccional de cada píxel y el promedio de todos los valores de transmisión.
En algunas realizaciones, la iluminación de las partículas de suciedad (204) desde abajo se realiza solo por la noche. En otras realizaciones, la iluminación de las partículas de suciedad (204) desde abajo se realiza durante el día y/o la noche, con fuentes de iluminación (224) que producen una luz lo suficientemente brillante como para superar el efecto de la luz solar (200, 202). En algunas realizaciones, las fuentes de iluminación (224) pueden funcionar en un modo de alto brillo pulsado similar a una cámara con flash.
En algunas realizaciones, la iluminación de las partículas de suciedad (204) desde abajo se puede realizar sin fuentes de iluminación (224) basándose en el reflejo natural de la luz solar directa (200) y/o la luz solar indirecta (202) dentro de la caja (110) y/o entre las superficies de ventana transparente (210), como se representa en la imagen (654).
En algunas realizaciones, los resultados del análisis obtenidos con la iluminación de las partículas de suciedad (204) desde arriba frente a desde abajo se pueden comparar y se puede utilizar un resultado promedio o de mayor confianza. Por ejemplo, en condiciones de mucha suciedad cuando los espacios claros entre las partículas de suciedad (204) son pequeños, la iluminación de las partículas de suciedad (204) desde abajo puede producir resultados más precisos que la iluminación de las partículas de suciedad (204) desde arriba. En algunas realizaciones, la comparación de los resultados del análisis obtenidos con la iluminación de las partículas de suciedad (204) desde arriba frente a desde abajo se utiliza para detectar condiciones de error, como contaminación del sensor de suciedad (108) por residuos o excrementos de pájaros. Por ejemplo, una condición en la que el sensor de suciedad (108) está cubierto por excrementos de pájaros podría dar como resultado que las imágenes que utilizan la iluminación de la luz solar (200, 202) aparezcan con un brillo uniforme, sin sombras de partículas de suciedad (204), mientras que las imágenes que utilizan iluminación por fuentes de iluminación (224) serían muy brillantes debido al reflejo de los excrementos de pájaros, lo que indica que la ventana transparente (210) ya no está limpia y que se pudo detectar la condición de error.
En algunas realizaciones, como se representa en la figura 5, la óptica de obtención de imágenes (216) puede omitirse y el sensor de imagen (230) puede colocarse directamente debajo de la ventana transparente (210), que puede fabricarse a partir de un material de vidrio de filtro para reducir la intensidad de la luz, y las sombras que proyectan las partículas de suciedad (204) forman imágenes de estas directamente sobre el sensor de imagen (230). Aquí, directamente debajo significa lo más cerca posible o incluso en contacto directo, para minimizar la propagación de sombras proyectadas por partículas de suciedad (204). En tales realizaciones, la resolución de la imagen puede estar determinada por la distribución angular de los rayos de iluminación y la expansión geométrica de las sombras a medida que se propagan al sensor de imagen (230), además del tamaño de píxel del sensor de imagen (230). Estas realizaciones pueden tener un rendimiento mejorado a la luz solar directa (200) (que está casi colimada) y un rendimiento reducido a la luz solar difusa (202) (que incluye un amplio intervalo de distribución angular de los rayos de luz) con respecto a las realizaciones como en la figura 3 y la figura 4.
La figura 14 muestra una imagen (740) ilustrativa de partículas de suciedad (204) parcialmente transparentes de color claro en la ventana transparente (210) adquiridas con una realización sin óptica de obtención de imágenes (216) tal como se muestra en la figura 5.
En algunas realizaciones, la caja (110) puede comprender al menos dos sensores de suciedad (108), en donde al menos un sensor de suciedad (108) incluye una óptica de obtención de imágenes (216), por ejemplo, como se representa en la figura 3 o la figura 4, y al menos uno no incluye óptica de obtención de imágenes (216) pero tiene un sensor de imagen (230) directamente debajo de la ventana transparente (210), por ejemplo, como se muestra en la figura 5, y el nivel de suciedad se determina a partir de mediciones de ambos tipos de sensores de suciedad (108) o de cualquier tipo de sensor de suciedad (108) que sea más apropiado para las condiciones de iluminación dadas. Por ejemplo, en esta realización, un sensor de suciedad (108) se puede usar con luz solar predominantemente directa (200) mientras que otro se usaría con luz solar predominantemente difusa (202) e iluminación de fuentes de iluminación (224).
En algunas realizaciones, la caja (110) puede comprender dos o más sensores de suciedad (108) de uno o ambos tipos discutidos anteriormente, en donde múltiples sensores de suciedad (108) proporcionan redundancia de medición o mejora de la precisión mediante la recopilación de datos adicionales.
El sensor de imagen (230) y la matriz fotovoltaica (100) pueden responder cada uno de manera diferente a la distribución espectral de la luz solar directa (200) y/o la luz solar difusa (202) incidente. Por lo tanto, en algunas realizaciones, la transmisión promedia determinada a partir del análisis de imágenes capturadas por el sensor de imagen (230) puede corregirse mediante un factor de corrección espectral de modo que se aproxime más a la relación de suciedad real de la matriz FV (100). En algunas realizaciones, el factor de corrección espectral puede basarse en un modelo de transmisión de luz dependiente de la longitud de onda a través de partículas de suciedad (204), la respuesta dependiente de la longitud de onda del sensor de imagen (230), la respuesta dependiente de la longitud de onda de la tecnología FV utilizada en la matriz FV (100), y la distribución espectral medida o supuesta de la luz solar directa (200) y/o la luz solar difusa (202) incidente. En algunas realizaciones, dicho factor de corrección puede determinarse usando un método análogo a la corrección del factor de desajuste espectral aplicada a la calibración de dispositivos fotovoltaicos (K.A. Emery, et al, Conferencia de especialistas en FV del IEEE, páginas 623-628, 1985). En otras realizaciones, dicho factor de corrección puede determinarse mediante calibración empírica en comparación con una tecnología FV específica o genérica.
En algunas realizaciones, el sensor de imagen (230) es insensible al color y produce una salida monocromática en escala de grises.
En otras realizaciones, el sensor de imagen (230) puede ser sensible al color. Los sensores de imagen (230) ilustrativos pueden incluir un filtro de color en el que se filtran píxeles individuales para responder a luz roja, verde o azul. En algunas realizaciones, la interpolación entre píxeles de cada color de filtro produce una imagen aproximada separada para cada canal de color. En algunas realizaciones, las imágenes adquiridas de cada canal de color se analizan individualmente como se describió anteriormente, y los resultados generales para la transmisión promedia se informan como un promedio o en algunas realizaciones como un promedio ponderado de los resultados para los diferentes canales de color. En algunas realizaciones, el análisis de los datos de color del sensor de imagen (230) se puede utilizar para estimar la pérdida total en la salida del dispositivo fotovoltaico en un amplio intervalo de longitudes de onda, incluyendo longitudes de onda potencialmente fuera del intervalo de sensibilidad del sensor de imagen (230), empleando un modelo de transmisión de luz dependiente de la longitud de onda de las partículas de suciedad (204) acoplado con la respuesta dependiente de la longitud de onda de la matriz FV (100). En algunas realizaciones, los datos de color se pueden usar para clasificar las partículas de suciedad (204) entre un tipo que transmite más luz en la región del infrarrojo cercano del espectro que en las regiones visible y UV, o viceversa, aunque los intervalos de longitud de onda del infrarrojo cercano y UV pueden, en algunas realizaciones, estar fuera del intervalo de sensibilidad del sensor de imagen (230). En algunas realizaciones, la clasificación de partículas de suciedad (204) puede usarse para estimar las propiedades dependientes de la longitud de onda de las partículas de suciedad (204) y así calcular un factor de corrección espectral para la transmisión promedia determinada mediante el análisis de imágenes del sensor de imagen (230).
En algunas realizaciones, los datos de color del sensor de imagen (230) pueden usarse para identificar áreas claras entre las partículas de suciedad (204) con el fin de determinar mejor el valor de brillo del píxel Btransparente correspondiente a áreas de transmisión del 100 %. Por ejemplo, las áreas claras entre las partículas de suciedad (204) pueden tener más luz azul debido a las imágenes del cielo.
En algunas realizaciones, los valores de calibración almacenados pueden usarse para corregir imágenes del sensor de imagen (230) o las medidas de transmisión promedia determinadas a partir de las imágenes. En algunas realizaciones, se utiliza un factor de corrección espectral. En otras realizaciones, se realizan correcciones para minimizar diversas imperfecciones, incluyendo, por ejemplo, arañazos u otras marcas en la ventana transparente (210), no linealidad del sensor de imagen (230), falta de uniformidad del sensor de imagen (230) y otros artefactos.
En algunas realizaciones, la transmisión promedia determinada a partir del análisis de imágenes del sensor de imagen (230) puede calibrarse mediante comparación con las mediciones de la relación de suciedad de una célula FV o matriz FV. La figura 15 muestra un ejemplo de tal calibración. Para cuatro condiciones de suciedad distintas, la transmisión de luz promedia se determinó a partir del análisis de imágenes del sensor de imagen (230) según los métodos divulgados anteriormente y para las mismas condiciones de suciedad se determinó la relación de suciedad por separado en una célula FV representativa de la matriz FV (100). Los valores de la relación de suciedad determinados a partir de la célula FV se muestran en el eje horizontal (752) y los valores de transmisión promedia del análisis de imágenes se muestran en el eje vertical (750). Los puntos de datos no calibrados (754) muestran que la transmisión promedia determinada a partir del análisis de imágenes fue, en este ejemplo, algo menor que la relación de suciedad de la célula FV, en comparación con una correlación ideal (758). Por consiguiente, se puede aplicar un factor de calibración para obtener los puntos de datos calibrados (756) que están más cerca de la correlación ideal (758). En otros ejemplos, la calibración puede realizarse o no.
En algunas realizaciones, el análisis de imágenes del sensor de imagen (230) del sensor de suciedad (108) para determinar una característica del nivel de suciedad de la matriz FV (100) puede comprender una serie de las siguientes etapas: determinar si las imágenes deben adquirirse en un caso particular, por referencia a un reloj tal como en el elemento informático (406) y/o basándose en la irradiancia actual medida por el sensor de irradiancia (106); adquirir una o más imágenes del sensor de imagen (230) durante un período de tiempo; promediar las imágenes adquiridas en una sola imagen; normalizar la imagen para tener en cuenta las faltas de uniformidad o los defectos en la óptica de obtención de imágenes (216) y/o el sensor de imagen (230) y/o la ventana transparente (210), por ejemplo, utilizando una imagen de línea de base almacenada correspondiente al estado limpio del sensor de suciedad (106); normalizar la imagen por segunda vez para tener en cuenta la variación de fondo residual, por ejemplo, utilizando un algoritmo de eliminación o ajuste de fondo; suavizar la imagen para reducir o eliminar píxeles falsos, por ejemplo, usando un algoritmo de desenfoque gaussiano; determinar los valores de brillo de píxeles de la imagen correspondientes a Stransparente (100 % de transmisión de luz) y Bopaco (0 % de transmisión de luz) de acuerdo con los métodos divulgados anteriormente; calcular la transmisión en cada píxel en función de su valor de brillo de píxeles entre los límites Bopaco y Stransparente de acuerdo con los métodos divulgados anteriormente; calcular la transmisión promedia para todos o sustancialmente todos los píxeles dentro de la parte de la imagen que se analizará, para uno o más canales de color; corregir la transmisión promedia mediante un factor de corrección espectral y/o factores de corrección adicionales, y/o combinar los valores de transmisión promedia de cada canal de color usando un promedio o promedio ponderado, para obtener un valor representativo de la relación de suciedad (de manera equivalente, transmisión promedia en relación con el estado limpio, nivel de suciedad, etc.) de la matriz FV (100). En realizaciones alternativas, el orden de las etapas anteriores puede cambiarse y/o cualquiera de las etapas puede omitirse o complementarse con etapas adicionales.
En algunas realizaciones, el análisis de imágenes desde el sensor de imagen (230) del sensor de suciedad (108) para determinar la característica del nivel de suciedad de la matriz FV (100) se realiza utilizando una red neuronal. Por ejemplo, se puede entrenar una red neuronal convolucional con una biblioteca de imágenes correspondiente al nivel de suciedad conocido para procesar imágenes y producir una salida de regresión del nivel de suciedad que mejor se corresponda con los datos de entrenamiento. En algunas realizaciones, el análisis de la red neuronal puede realizarse mediante el elemento informático (406).
En algunas realizaciones, el análisis de imágenes desde el sensor de imagen (230) del sensor de suciedad (108) puede excluir píxeles afectados por defectos como polvo en la superficie interior de la ventana transparente (210) o en la óptica de obtención de imágenes (216), arañazos en las superficies interiores y/o exteriores de la ventana transparente (210), píxeles defectuosos en el sensor de imagen (230), transmisión defectuosa de datos de imagen desde el sensor de imagen (230), etc. En algunas realizaciones, una lista predefinida de píxeles del sensor de imagen (230) puede excluirse del análisis. En algunas realizaciones, los píxeles defectuosos y/o las imágenes defectuosas pueden identificarse automáticamente.

Claims (17)

REIVINDICACIONES
1. Un dispositivo para medir un nivel de suciedad de una matriz fotovoltaica, comprendiendo el dispositivo una ventana transparente (210),
una unidad de obtención de imágenes (212, 230),
una caja (110), dentro de la que se encuentra la unidad de obtención de imágenes (212, 230), y
un elemento informático (406) acoplado a dicha unidad de obtención de imágenes (212, 230),
en donde
la ventana transparente (210) está adherida al interior o al exterior de la caja (110), dicho dispositivo está configurado para permitir que las partículas de suciedad se acumulen en una superficie de dicha ventana transparente (210), dicha unidad de obtención de imágenes (212, 230) está configurada para capturar una imagen (650, 654, 700, 740) de dicha superficie, y dicho elemento informático (406) está configurado para realizar análisis de dicha imagen (650, 654, 700, 740) para determinar un nivel de suciedad de dicha ventana transparente (210) correspondiente a una pérdida de transmisión a través de la ventana transparente debido a las partículas de suciedad, en donde dicho análisis comprende
determinar un brillo de referencia de dicha imagen (650, 654, 700, 740) correspondiente a un estado limpio de dicha ventana transparente, y
determinar dicho nivel de suciedad basándose al menos en un brillo de dicha imagen con respecto a dicho brillo de referencia.
2. El dispositivo de acuerdo con la reivindicación 1, en donde dicho dispositivo está configurado para analizar preferentemente dicha imagen (650, 654, 700, 740) cuando se captura con iluminación proporcionada por luz solar predominantemente difusa.
3. El dispositivo de acuerdo con la reivindicación 1, que comprende fuentes de iluminación internas para dicha captura de dicha imagen (650, 654, 700, 740).
4. El dispositivo de acuerdo con la reivindicación 1, en donde dicha unidad de obtención de imágenes (212, 230) comprende un sensor de imagen (230) directamente debajo de dicha ventana transparente (210).
5. El dispositivo de acuerdo con la reivindicación 1, en donde una resolución de dicha imagen (650, 654, 700, 740) es mayor que un tamaño característico de dichas partículas de suciedad.
6. El dispositivo de acuerdo con la reivindicación 1, en donde dicho análisis comprende identificar píxeles dentro de dicha imagen (650, 654, 700, 740) correspondientes a regiones de dicha ventana transparente (210) que están sustancialmente libres de dichas partículas de suciedad, y en donde a partir de dichos píxeles dicho análisis determina dicho brillo de referencia.
7. El dispositivo de acuerdo con la reivindicación 1, en donde dicha imagen (650, 654, 700, 740) se corrige normalizándola contra una imagen de línea de base (590) adquirida cuando dicha ventana transparente (210) está limpia, o en donde dicha imagen (650, 654, 700, 740) se corrige extrayendo de dicha imagen (650, 654, 700, 740) una imagen de fondo y normalizando dicha imagen contra dicha imagen de fondo.
8. El dispositivo de acuerdo con la reivindicación 1, en donde dicha imagen (650, 654, 700, 740) comprende un promedio de múltiples imágenes adquiridas durante un período de tiempo.
9. El dispositivo de cualquiera de las reivindicaciones 1,2, 3, 4, 5, 6, 7 u 8, en donde dicho análisis comprende determinar dicho brillo de referencia como un valor de brillo de píxeles de dicha imagen (650, 654, 700, 740) Btransparente, determinar un valor de brillo de píxeles Bopaco de dicha imagen (650, 654, 700, 740) correspondiente a una atenuación sustancialmente completa de la luz,
asignar a cada uno de una pluralidad de píxeles de dicha imagen (650, 654, 700, 740) un valor de brillo relativo entre Btransparente y Bopaco, y
promediar dichos valores de brillo relativo para determinar una transmisión relativa de luz correspondiente a dicha imagen (650, 654, 700, 740).
10. El dispositivo de cualquiera de las reivindicaciones 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 u 8, en donde dicha imagen (650, 654, 700, 740) incluye dos o más canales de color, y en donde dicho análisis comprende además el uso de dichos canales de color junto con un modelo de transmisión de luz y/o reflexión dependiente de la longitud de onda de dichas partículas de suciedad.
11. El dispositivo de cualquiera de las reivindicaciones 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 u 8, que comprende además un sensor de irradiancia sobre el que se acumulan dichas partículas de suciedad, y en donde una lectura de dicho sensor de irradiancia se corrige mediante dicha determinación de dicho nivel de suciedad para tener en cuenta dichas partículas de suciedad que oscurecen dicho sensor de irradiancia.
12. El dispositivo de cualquiera de las reivindicaciones 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 u 8, que comprende además un sensor de irradiancia sobre el que se acumulan dichas partículas de suciedad, en donde dicho dispositivo se calibra mediante la comparación de lecturas de dicho sensor de irradiancia y dicho dispositivo antes y después de la limpieza.
13. Un método para medir un nivel de suciedad de una matriz fotovoltaica, comprendiendo el método
capturar o recibir una imagen (650, 654, 700, 740) de partículas de suciedad acumuladas en una superficie de una ventana transparente (210) mediante una unidad de obtención de imágenes (212, 230), estando ubicada dicha unidad de obtención de imágenes dentro de una caja (110) y en donde dicha ventana transparente (210) está unida al interior o al exterior de la caja, y
analizar dicha imagen (650, 654, 700, 740) para determinar un nivel de suciedad de dicha ventana transparente (210) correspondiente a una pérdida de transmisión a través de la ventana transparente debido a las partículas de suciedad, en donde dicho análisis comprende
determinar un brillo de referencia de dicha imagen (650, 654, 700, 740) correspondiente a un estado limpio de dicha ventana transparente (210), y
determinar dicho nivel de suciedad basándose al menos en un brillo de dicha imagen (650, 654, 700, 740) con respecto a dicho brillo de referencia.
14. El método de la reivindicación 13, en donde dicho análisis comprende identificar píxeles dentro de dicha imagen (650, 654, 700, 740) correspondientes a regiones de dicha ventana transparente (210) que están sustancialmente libres de dichas partículas de suciedad, y en donde a partir de dichos píxeles dicho análisis determina dicho brillo de referencia.
15. El método de la reivindicación 13,
en donde dicho análisis comprende determinar dicho brillo de referencia como un valor de brillo de píxeles de dicha imagen (650, 654, 700, 740) Stransparente,
determinar un valor de brillo de píxeles Sopaco de dicha imagen (650, 654, 700, 740) correspondiente a una atenuación sustancialmente completa de la luz,
asignar a cada uno de una pluralidad de píxeles de dicha imagen (650, 654, 700, 740) un valor de brillo relativo entre Stransparente y Sopaco, y
promediar dichos valores de brillo relativo para determinar una transmisión relativa de luz correspondiente a dicha imagen (650, 654, 700, 740).
16. El método de la reivindicación 13, que comprende además iluminar dicha ventana transparente (210) con luz solar predominantemente difusa para dicha captura de dicha imagen (650, 654, 700, 740).
17. El método de cualquiera de las reivindicaciones 13, 14, 15 o 16, que además comprende
permitir que dichas partículas de suciedad se acumulen en una superficie de un sensor de irradiancia,
medir mediante dicho sensor de irradiancia una irradiancia recibida en presencia de dichas partículas de suciedad, y corregir o calibrar las lecturas de dicho sensor de irradiancia mediante dicha determinación de dicho nivel de suciedad para tener en cuenta las partículas de suciedad que oscurecen dicho sensor de irradiancia, o
corregir o calibrar dicha determinación de dicho nivel de suciedad mediante la comparación de lecturas de dicho sensor de irradiancia antes y después de la limpieza.
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