燃料电池表面缺陷检测方法、电子设备、介质及检测装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种燃料电池表面缺陷检测方法、电子设备、介质及检测装置，该方法首先获取代表燃料电池表面的图像数据，这些数据可能展现出多种类型的表面缺陷。为优化数据质量，传统图像处理技术如滤波、边缘检测和形态学处理作为预处理步骤被无缝集成，用于优化图像数据，修正不完善之处，并突出相关特征；进行神经网络训练时，通过对图像的缺陷位置和缺陷类别进行标注，为训练模型提供有监督的学习数据，提供准确的目标值，保证后续自动进行燃料电池表面缺陷检测的准确性；合并Yolov8网络和GoogLeNet网络的输出结果；融合后的图像能够准确反映缺陷的位置和相应的分类信息，实现对燃料电池表面缺陷的准确检测和定位。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及燃料电池生产，具体涉及一种燃料电池表面缺陷检测方法、电子设备、介质及检测装置。

技术介绍

1、燃料电池作为能源转换领域的重要技术革新，通过电化学过程实现可持续且高效的电力生成，受到广泛关注。其环保特性和在汽车工业、工业及民用领域的广泛应用前景，使燃料电池成为研究的热点。

2、但在燃料电池的生产过程中，表面缺陷的出现是一个严重挑战。这些缺陷，如裂纹、划痕、凹凸点和污渍等，可能会严重影响燃料电池的结构完整性和效率。传统的缺陷检测方法在精度、速度和对不同类型缺陷的适应性上均存在不足，因此需要探索新的技术路径来提高质量控制过程的可靠性。

技术实现思路

1、技术目的：针对上述现有燃料电池表面缺陷检测存在的不足，本专利技术公开了一种能够高效进行缺陷检测并提高检测精度的燃料电池表面缺陷检测方法、电子设备、介质及检测装置。

2、技术方案：为实现上述技术目的，本专利技术采用了如下技术方案：

3、一种燃料电池表面缺陷检测方法，包括步骤：

4、s01、对燃料电池表面进行本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种燃料电池表面缺陷检测方法，其特征在于，包括步骤：

2.根据权利要求1所述的一种燃料电池表面缺陷检测方法，其特征在于，在步骤S01中，获取完整燃料电池表面图像的过程包括：使用线扫相机对燃料电池进行扫描，将扫描后的图像进行拼接形成完整的燃料电池表面图像。

3.根据权利要求1所述的一种燃料电池表面缺陷检测方法，其特征在于，在步骤S02中，对图像进行图像清洗获取预处理图像过程包括：使用阈值分割技术，设定灰度阈值将燃料电池表面图像划分为背景区域和极板区域，提取极板区域的最大外接矩形，并进一步判断矩形的形状大小；如果极板区域形状异常或未获得极板区域，则过滤掉当前图像，...

【技术特征摘要】

1.一种燃料电池表面缺陷检测方法，其特征在于，包括步骤：

2.根据权利要求1所述的一种燃料电池表面缺陷检测方法，其特征在于，在步骤s01中，获取完整燃料电池表面图像的过程包括：使用线扫相机对燃料电池进行扫描，将扫描后的图像进行拼接形成完整的燃料电池表面图像。

3.根据权利要求1所述的一种燃料电池表面缺陷检测方法，其特征在于，在步骤s02中，对图像进行图像清洗获取预处理图像过程包括：使用阈值分割技术，设定灰度阈值将燃料电池表面图像划分为背景区域和极板区域，提取极板区域的最大外接矩形，并进一步判断矩形的形状大小；如果极板区域形状异常或未获得极板区域，则过滤掉当前图像，重新获取燃料电池表面图像。

4.根据权利要求3所述的一种燃料电池表面缺陷检测方法，其特征在于，在图像清洗后，对图像进行去噪和增强，图像使用高斯滤波算法进行去噪；通过直方图均衡化和对比度拉伸对图像进行增强。

5.根据权利要求1所述的一种燃料电池表面缺陷检测方法，其特征在于，从预处理图像中提取感兴趣区域过程包括：对极板区域进行灰度分析，通过分析灰度分布是否均匀，检测边缘是否为直线过滤掉不含缺陷的图像，通过分析灰度梯度识别潜在的缺陷区域，得到感兴趣区域。

6.根据权利要求1所述的一种燃料电池表面缺陷检测方法，其特征在于，进行yolov8神经网络训练过程包括：对数据集中图像缺陷进行标注，标注缺陷的位置和类别信息，缺陷通过边界框进行标注，通过边界框坐标对缺陷位置进行...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈国飞，冯小康，黄亮，
申请(专利权)人：江苏集萃激光科技有限公司，
类型：发明
国别省市：