隨著無人機在光伏巡檢中的廣泛使用，光伏面板的故障檢測的效率大大提高。無人機上搭載的高清攝像頭源源不斷的將數萬塊光伏面板的視頻（圖像）實時傳回，依靠人工難以做到準確，及時的處理，需要計算機對缺陷進行實時檢測。當光伏面板發生故障時，由于電流和電壓的失配，會在故障區域及其附近消耗大量電能而發熱，在紅外圖像上亮度高于正常部位，這種現象被稱為”光斑”。 智能光伏光斑識別系統利用GPS及北斗衛星定位地理信息、形態學分析，卷積神經網絡等圖像處理等技術對無人機巡檢的光伏電站的熱紅外圖像數據，進行綜合診斷分析，能及時、準確地發現破損、遮擋、異常發熱等組件異常情況，并指導光伏場站設備運維工作。 光伏光斑智能識別極具復雜性，完整處理包括圖像拼接、圖像校正、圖像降噪等預處理算法，然后根據圖像形態學特征，逐步排除干擾，包括開運算，特征直線度、圓度、矩形度、面積等等進行異常判斷。 無人機庫將無人機傳輸來的視頻流，通過特定的方式傳輸給大數據調度平臺，大數據調度平臺獲取實時視頻流。 大數據調度平臺是數據應用的中間橋梁，大數據平臺后臺執行器基于Python開發，內置OpenCV，PIL等模塊，可以對圖像數據進行編碼、解碼、壓縮，形態學處理、機器學習、深度學習等，充分滿足了圖像處理的需求。 大數據調度平臺集成博晟自主研發的光伏光斑智能識別定位算法，能夠對光伏組件進行實時檢測，提高光伏組件光斑檢測效率和質量，實現光伏組件故障智能識別定位。