[發(fā)明專利]一種堆疊燃料電池膜電極MEA極位檢測方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110093010.4
• 申請日: 2021-01-25
• 公開（公告）號: CN112819764B
• 公開（公告）日: 2022-07-19
• 發(fā)明（設計）人: 向德;李慶先;劉良江;朱憲宇;王晉威;劉青;王檸莎;熊婕
• 申請（專利權）人: 湖南省計量檢測研究院
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/73;G06T7/62;G06T7/13
• 代理公司: 北京清控智云知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11919
• 代理人: 管士濤

本申請?zhí)峁┝艘环N堆疊燃料電池膜電極MEA極位檢測方法，所述方法包括：S1，將燃料電池的膜電極固定后對其進行拍攝，以獲得檢測用圖像；S2，將所述檢測用圖像輸入計算機視覺圖像識別模塊進行識別，該計算機視覺圖像識別模塊輸出膜電極在燃料電池中的位置；S3，將所述識別出的位置與標準膜電極位置進行對比以計算偏差值，若偏差值小于閾值，則輸出該燃料電池膜電極合格的結論，否則輸出不合格的結論。本申請的方案解決了人工肉眼識別的不可行性，而且由于采用了先進的計算機視覺識別算法，也保證了識別的準確率和速率。

技術領域

本申請涉及堆疊燃料電池領域，具體而言，涉及一種堆疊燃料電池膜電極MEA極位檢測方法。

背景技術

燃料電池堆是通過電化學反應來產生電的發(fā)電裝置。近年來，燃料電池已經被作為車輛傳動系統(tǒng)的一部分而被用來向車輛提供電力的主要來源。燃料電池具有以下結構：即被供給氫的陽極和被供給空氣的陰極堆疊在一起，膜電極組件插在其中。燃料電池堆是指通過空氣中的氧與從其外部供應的氫之間的化學反應來產生電能的裝置。

其中，膜電極(Membrance Electrode Assembly，MEA)是PEMFC中的核心部件，決定著PEMFC的性能、壽命及成本。然而，氫能源燃料電池的膜電極MEA在使用一段時間后，可能發(fā)生電極的極位偏離的情況，容易導致供電不穩(wěn)定等問題，因此需要對所謂的“極位”偏離情況進行檢測，同時，由于極位小幅度偏離時即會導致上述問題，此時顯然無法通過肉眼觀察來進行檢測。申請人通過檢索現(xiàn)有技術后發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有技術中尚未有切實有效的堆疊燃料電池膜電極MEA極位檢測方法。

發(fā)明內容

為了解決上述技術問題，本申請?zhí)峁┝艘环N堆疊燃料電池膜電極MEA 極位檢測方法，以實現(xiàn)高效準確的對電極極位偏離情況的檢測。

本申請的第一方面提供了一種堆疊燃料電池膜電極MEA極位檢測方法，所述方法包括：

S1，將燃料電池的膜電極固定后對其進行拍攝，以獲得檢測用圖像；

S2，將所述檢測用圖像輸入計算機視覺圖像識別模塊進行識別，該計算機視覺圖像識別模塊輸出膜電極在燃料電池中的位置；

S3，將所述識別出的位置與標準膜電極位置進行對比以計算偏差值，若偏差值小于閾值，則輸出該燃料電池膜電極合格的結論，否則輸出不合格的結論。

可選地，在將所述檢測用圖像輸入計算機視覺圖像識別模塊之前，還包括預處理步驟，所述預處理步驟包括圖像二值化、圖像濾波、圖像邊緣檢測。

可選地，計算機視覺圖像識別模塊識別得出膜電極在燃料電池中的位置，包括：

接收經過預處理的檢測用圖像，將其中識別出的燃料電池邊緣以內的區(qū)域作為檢測區(qū)域，采用計算機視覺圖像識別算法識別得出膜電極并確定其在所述檢測區(qū)域中的位置。

可選地，所述計算機視覺圖像識別算法包括卷積神經網絡算法、SVM算法、HMM算法、SURF算法、LBP算法中的任一種。

可選地，所述將所述識別出的位置與標準膜電極位置進行對比以計算偏差值，包括：

將所述識別出的位置與所述標準膜電極位置均映射至同一坐標系；

計算所述識別出的位置與所述標準膜電極位置之間的距離，若所述距離大于或等于閾值th1，則將所述距離作為所述偏差值。

可選地，還包括：若所述距離小于閾值th1，則以所述標準膜電極位置為圓心、以預設值th2為半徑作圓1，并且，以所述標準膜電極位置為圓心、以所述距離為半徑作圓2，計算所述圓1與所述圓2的面積差，將所述面積差作為所述偏差值。

可選地，在所述距離大于或等于閾值th1和所述距離小于閾值th1時的所述偏差值的閾值不同。