随着对新能源的重视,光伏发电技术得到了快速发展。然而,光伏板长期工作时,发生局部遮荫的情况引发了光伏板的热斑故障,降低了光伏发电系统的光电转化效率。因此,寻求一种能够对热斑故障进行有效检测并及时清理的方式就显得十分重要。针对传统热斑检测方法检测效率低、准确率低的问题,设计一套光伏板热斑自动检测系统来实现热斑的有效检测具有一定的理论意义以及较高的实用价值。本文设计了一款在光伏板上自主行走的热斑检测机器人,所做工作如下:1、在完成光伏板红外图像采集的基础上,为了解决传统算法目标与背景错分的问题,将传统Otsu算法的参数进行了改进,提升了算法的处理精度。2、针对传统Otsu算法采用穷举法计算耗时较长的问题,本文引入了改进的粒子群优化算法,来改善算法的寻优特性,进而缩短算法的处理时间。3、为了保证机器人能够完成对光伏板的全面采集,行走路径采用往返式全覆盖算法,有效减小机器人的漏检率。同时,设计了一款改进的真空吸附装置,解决了机器人的突发下滑坠落问题。实验结果表明,本文设计的算法在处理较大的热斑以及现象不明显的热斑时,检测效果明显,检测时间平均缩短了0.18s。通过对机器人的整体系统验证,准确率上升了4.67%、漏检率下降了4.67%、误检率下降了5.33%。本文设计的机器人设计结构合理,效果良好,具有较强的应用推广价值。