1.一种基于红外图像的太阳能光伏组件热斑识别方法，其特征在于，包括：采集待识别太阳能板表面红外图像，将待识别太阳能板表面红外图像转化为灰度图像，并建立灰度直方图；

对灰度直方图进行曲线拟合，根据拟合曲线上波峰的数量确定待识别太阳能板表面灰度图像中是否存在噪声；

当待识别太阳能板表面灰度图像中存在噪声时，获取待识别太阳能板表面灰度图像中设定灰度值范围内的所有像素点作为目标像素点；

以每个目标像素点为中心建立窗口，根据目标像素点的灰度值与窗口内像素点的最大灰度值和最小灰度值判断目标像素点是否为噪声像素点；

若目标像素点为噪声像素点，获取噪声像素点所在窗口内像素点的灰度值中值，根据窗口内每个非中心像素点的灰度值与灰度值中值获取噪声像素点所在窗口内每个非中心像素点的灰度权重值；

根据窗口内所有非中心像素点的灰度值以及对应灰度权重值获取对应窗口内目标像素点的去噪灰度值；

若目标像素点不为噪声像素点，将目标像素点的灰度值作为去噪灰度值；获取设定灰度值范围内所有目标像素点的去噪灰度值；

根据待识别太阳能板表面灰度图像中所有目标像素点的去噪灰度值获取分割算法的最佳阈值，根据最佳阈值对待识别太阳能板表面灰度图像进行分割，得到待识别太阳能板表面灰度图像中的目标区域；

根据待识别太阳能板表面灰度图像中目标区域的灰度均值进行热斑识别。

2.根据权利要求1所述的一种基于红外图像的太阳能光伏组件热斑识别方法，其特征在于，根据拟合曲线上波峰的数量确定待检测太阳能板表面灰度图像中是否存在噪声的方法为：当拟合曲线上波峰的数量大于3时，待检测太阳能板表面灰度图像中存在噪声。

3.根据权利要求1所述的一种基于红外图像的太阳能光伏组件热斑识别方法，其特征在于，判断目标像素点是否为噪声像素点的方法为：获取目标像素点所在窗口中的最大灰度值和最小灰度值；

获取窗口中最大灰度值与目标像素点灰度值的差值；获取目标像素点灰度值与窗口中最小灰度值的差值；

当存在差值小于0时，该目标像素点为噪声像素点。

4.根据权利要求3所述的一种基于红外图像的太阳能光伏组件热斑识别方法，其特征在于，判断目标像素点是否为噪声像素点之后，还包括：当目标像素点为噪声像素点时，将目标像素点所在窗口内的灰度值中值作为目标像素点的第一灰度值；

分别获取窗口中最大灰度值与目标像素点的第一灰度值之差，以及目标像素点的第一灰度值与窗口中最小灰度值之差；

若存在差值小于0，改变目标像素点所在的窗口尺寸，将改变尺寸后窗口内的灰度值中值作为目标像素点的第二灰度值；依次迭代，直至不存在差值小于0或窗口尺寸达到设定尺寸。

5.根据权利要求4所述的一种基于红外图像的太阳能光伏组件热斑识别方法，其特征在于，获取窗口内每个非中心像素点的灰度权重值的方法为：获取目标像素点所在窗口迭代后的灰度值中值，获取迭代后窗口中每个非中心像素点的灰度值与灰度值中值之差；

根据每个非中心像素点的灰度值与灰度值中值之差获取每个非中心像素点的灰度权重值，表达式为：其中， 表示第j个非中心像素点的灰度权重值，表示第j个非中心像素点的灰度值，表示目标像素点所在窗口迭代后的灰度值中值，N表示窗口中非中心像素点的个数。

6.根据权利要求1所述的一种基于红外图像的太阳能光伏组件热斑识别方法，其特征在于，获取对应窗口内目标像素点的去噪灰度值的方法为：获取窗口内每个非中心像素点的灰度值；

根据窗口内每个非中心像素点的灰度值和对应灰度权重值的乘积之和，得到对应窗口内目标像素点的去噪灰度值。

7.根据权利要求1所述的一种基于红外图像的太阳能光伏组件热斑识别方法，其特征在于，对存在噪声的待识别太阳能板表面灰度图像中的目标区域进行热斑识别的方法为：获取多张存在热斑区域的太阳能电池板表面灰度图像，计算每张图像中热斑区域的灰度均值和背景区域灰度均值之差，将多张图像中热斑区域的灰度均值与背景区域灰度均值差值的均值作为判断阈值；

当存在噪声的待识别太阳能板表面灰度图像中目标区域的灰度均值与背景区域的灰度均值之差大于判断阈值时，存在噪声的待识别太阳能板表面灰度图像中的目标区域为热斑区域。