CN112345548A - 一种燃料电池石墨板表面成型光洁程度检测方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种燃料电池石墨板表面成型光洁程度检测方法及装置,该方法包括如下步骤:S1、将石墨板置于暗室内,采用固定灯源照射石墨板表面区域,相机拍摄石墨板表面图像;S2、从石墨板表面图像中截取待分析区域图像;S3、将待分析区域图像转换为灰度图像;S4、获取灰度图像中各像素点的灰度值;S5、计算灰度图像中灰度值分布情况,根据灰度值分布情况确定待分析区域的光洁程度。与现有技术相比,本发明实现了定量分析石墨板表面成型光洁程度,避免了人与人之间的生理和认知差异带来的误判。
Description
技术领域
本发明涉及燃料电池石墨板检测技术,尤其是涉及一种燃料电池石墨板表面成型光洁程度检测方法及装置。
背景技术
双极板是燃料电池电堆的核心零部件,无论是金属双极板还是石墨双极板,其流场中的脊、槽的光洁程度都至关重要,其瑕疵有可能致命性影响耐腐蚀、高低温、亲水程度、排水效果等。
当前并没有用于检测料电池石墨板表面成型光洁程度的仪器设备,对于料电池石墨板表面成型光洁程度的检测更多会用人工视觉检测发方式,这导致了无法量化和评估标准不统一的问题。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种燃料电池石墨板表面成型光洁程度检测方法及装置。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现:
一种燃料电池石墨板表面成型光洁程度检测方法,该方法包括如下步骤:
S1、将石墨板置于暗室内,采用固定灯源照射石墨板表面区域,相机拍摄石墨板表面图像;
S2、从石墨板表面图像中截取待分析区域图像;
S3、将待分析区域图像转换为灰度图像;
S4、获取灰度图像中各像素点的灰度值;
S5、计算灰度图像中灰度值分布情况,根据灰度值分布情况确定待分析区域的光洁程度。
优选地,步骤S5具体为:根据灰度值大小确定灰度图像的第一数值和第二数值,所述的第一数值为灰度图像中黑色阴影区面积与总面积占比,所述的第二数值为灰度图像中除黑色阴影区以外的其他所有像素点灰度值标准差与均值的比值,第一数值和第二数值越小,待分析区域光洁程度越高。
优选地,黑色阴影区确定为灰度值在0~30范围内的像素点。
一种燃料电池石墨板表面成型光洁程度检测装置,该装置包括暗室、固定灯源和相机,所述的暗室用于罩设待检测的石墨板,所述的固定灯源固定在暗室顶部并照射石墨板表面区域,所述的相机固定在暗室顶部,相机镜头位于暗室内并对准所述的石墨板;
该装置还包括存储器和处理器,所述的存储器用于存储计算机程序,所述的处理器用于执行所述的计算机程序时实现所述的方法中的步骤S2~S5。
优选地,所述的暗室包括暗室罩和暗室罩固定工装,所述的暗室罩底部通过暗室罩固定工装固定在检测平面上。
优选地,所述的暗室罩呈梯形台状,暗室罩顶面中心点和石墨板中心点位于同一垂直线上,所述的相机固定在暗室罩顶面中心点位置处。
优选地,所述的暗室罩固定工装包括四个第一直角固定块,所述的暗室罩底部四角分别通过一个第一直角固定块固定在检测平面上。
优选地,所述的石墨板通过极板固定工装固定在检测平面上。
优选地,所述的极板固定工装包括一个水平固定块和一个第二直角固定块,所述的第二直角固定块用于限制石墨板上第一长边和第一短边组成的直角所在位置,所述的第一水平固定块用于限制石墨板上第一长边所在位置。
优选地,所述的固定灯源设置多个并均匀分布在暗室顶部。
与现有技术相比,本发明具有如下优点:
(1)本发明通过图像分析实现了定量分析石墨板表面成型光洁程度,避免了人与人之间的生理和认知差异带来的误判;
(2)本发明定量分析石墨板表面成型光洁程度的原理是:用于石墨板成型的颗粒一般为小膨胀石墨鳞片或者石墨颗粒,在挤压平整时表面光滑,能够有效反光。当鳞片或者颗粒不在同一平面下,甚至处于粉态,无法发光,或者与整体平面反光方向不同,因此若石墨板表面成型光洁程度差,则拍摄到的图像相应区域呈黑色(即转换成灰度图像后像素点灰度值趋向为0,本发明将灰度值在0~30范围内的区域确定为黑色阴影区域),由此通过对灰度值的定量分析,提供了高效定量分析石墨板表面成型光洁程度的方法;
(3)本发明可以采用全计算机全自动过程处理,能够精细分析每一个特定区域,特别是数量众多的双极板脊背区域,有效减少人工消耗;
(4)本发明数据分析部分能够有效适应不同极板以及拍照光线,方法具有普适性,可推广应用。
附图说明
图1为本发明燃料电池石墨板表面成型光洁程度检测方法的流程框图;
图2为实施例1中待分析的灰度图像;
图3为本发明燃料电池石墨板表面成型光洁程度检测装置中拍照工装的结构示意图;
图中,1为暗室罩,2为暗室罩固定工装,3为石墨板,4为极板固定工装,5为固定灯源,6为相机。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。注意,以下的实施方式的说明只是实质上的例示,本发明并不意在对其适用物或其用途进行限定,且本发明并不限定于以下的实施方式。
实施例1
如图1所示,本实施例提供一种燃料电池石墨板表面成型光洁程度检测方法,该方法包括如下步骤:
S1、将石墨板3置于暗室内,采用固定灯源5照射石墨板3表面区域,相机6拍摄石墨板3表面图像,当进行批量化分析时,需要使用同种设置相机6获取属性相同的照片,包括:照片像素大小、放大倍数、目标在照片中的相对位置等,以方便后续批量化过程分析;
S2、为了获得精细分析双极板某一区域如槽、脊、或者其他待分析区域,可以使用软件截取该区域,并存储为图片文件以备后续分析;
S3、将待分析区域图像转换为灰度图像;
S4、获取灰度图像中各像素点的灰度值;
S5、计算灰度图像中灰度值分布情况,根据灰度值分布情况确定待分析区域的光洁程度。
步骤S5具体为:根据灰度值大小确定灰度图像的第一数值和第二数值,第一数值为灰度图像中黑色阴影区面积与总面积占比,第二数值为灰度图像中除黑色阴影区以外的其他所有像素点灰度值标准差与均值的比值,第一数值和第二数值越小,待分析区域光洁程度越高。其中,黑色阴影区确定为灰度值在0~30范围内的像素点。
在本实施例中,具体地:
首先,使用数码相机6拍摄石墨双极板样品,使用photoshop软件截取待分析区域图像,并保存为JPG格式图片,所获取的图片大小相同,像素比相同。
进一步,将以上所获取的图片导入到软件Matlab中,并生成数据文件。使用rbg2gray命令,将数据转化为灰度模式,由MATLAB说明得知,该数据为整数8位(uint8)数据,其中最小值0代表黑色,最大值255代表白色。介于0-255中间的数据为线性反映灰度的整数数值。
数据分析主要包含两个部分:第一数值和第二数值,第一数值为灰度图像中黑色阴影区面积与总面积占比,第二数值为灰度图像中除黑色阴影区以外的其他所有像素点灰度值标准差与均值的比值,一般认为第一数值和第二数值越小即说成型明效果越好。黑色区域可以定义为灰度值为0到30,统计在此范围内灰度值数量占比得到第一数值D,
其中,N1为灰度图像中灰度值为0到30的像素点的个数,N2为灰度图像中灰度值大于30的像素点的个数,N1+N2即为灰度图像中像素点的总个数;
第二数值通过下式得到:
其中,v为第二数值,s为灰度图像中除黑色阴影区以外的其他所有像素点灰度值标准差,μ为灰度图像中除黑色阴影区以外的其他所有像素点的像素均值,Ai为第i个像素点的灰度值。
本发明定量分析石墨板表面成型光洁程度的原理是:用于石墨板成型的颗粒一般为小膨胀石墨鳞片或者石墨颗粒,在挤压平整时表面光滑,能够有效反光。当鳞片或者颗粒不在同一平面下,甚至处于粉态,无法发光,或者与整体平面反光方向不同,因此若石墨板表面成型光洁程度差,则拍摄到的图像相应区域呈黑色(即转换成灰度图像后像素点灰度值趋向为0,本发明将灰度值在0~30范围内的区域确定为黑色阴影区域),由此通过对灰度值的定量分析,提供了高效定量分析石墨板表面成型光洁程度的方法。
本实施例中同时截取3个区域,如图2中的channel1、Rib2和Rib3三个区域,其中channel1为光滑对比区域,Rib2和Rib3为两个目标成型区域,经分析得到如表1所示的分析结果:
表1石墨板3不同区域光洁程度分析对比表
分析区域 | 第一数值 | 第二数值 | 说明 |
Channel1 | 0.2% | 21.62% | 光滑对比区域 |
Rib2 | 28.49% | 42.12% | 目标成型区域 |
Rib3 | 35.69% | 45.59% | 目标成型区域 |
由此,可见,相比与光滑对比区域channel1,目标成型区域Rib2和Rib3分析得到的第一数值明显大于channel1的第一数值大小,且Rib2和Rib3对应的第二数值也大于channel1的第二数值大小,由此可见Rib2和Rib3的光洁程度不及Channel1区域,且Rib2区域的光洁程度低于Rib3区域。
实施例2
本实施例提供一种燃料电池石墨板表面成型光洁程度检测装置,该装置包括拍照工装、存储器和处理器,存储器用于存储计算机程序,处理器用于执行计算机程序时实现实施例1中光洁程度检测方法中的步骤S2~S5。所述的光洁程度检测方法在这里不再赘述。
如图3所示,拍照工装包括暗室、固定灯源5和相机6,暗室用于罩设待检测的石墨板3,固定灯源5固定在暗室顶部并照射石墨板3表面区域,相机6固定在暗室顶部,相机6镜头位于暗室内并对准石墨板3;
暗室包括暗室罩1和暗室罩固定工装2,暗室罩1底部通过暗室罩固定工装2固定在检测平面上。暗室罩1呈梯形台状,暗室罩1顶面中心点和石墨板3中心点位于同一垂直线上,相机6固定在暗室罩1顶面中心点位置处。暗室罩固定工装2包括四个第一直角固定块,暗室罩1底部四角分别通过一个第一直角固定块固定在检测平面上。
石墨板3通过极板固定工装4固定在检测平面上。极板固定工装4包括一个水平固定块和一个第二直角固定块,第二直角固定块用于限制石墨板3上第一长边和第一短边组成的直角所在位置,第一水平固定块用于限制石墨板3上第一长边所在位置。
固定灯源5设置多个并均匀分布在暗室顶部,本实施例中固定灯源5设置6个,并分布在相机6两侧,每侧分别设置3个。
将被拍照石墨板3样品置于极板固定工装4上,将暗室罩1安装至暗室罩固定工装2,将数码相机6置于拍摄底座,打开固定灯源5,拍摄获取照片。将以上所获取的图片导入到软件Matlab中,并生成数据文件。使用rbg2gray函数将RBG转化为灰度模式,数据有三维数据改为二维数据。由于照片使用工装拍照,定位精确,可以直接通过图像分辨率将定位尺寸转换为数据位置。
α=βγ
其中,α为数据矩阵位置,β为定位几何尺寸,γ为图像精度,一般单位是dpi,即每英寸像素数量。如从测量点到目标点距离为β,那么其像素数量即为βγ,也就是对应数据在矩阵中的位置。
在Matlab中通过上述方式即可定位和选取目标数据的区域,并存为独立数据变量。筛选出数据在0-30范围内数量和总占比得到第一数值,以及30-255标准方差值与平均值比值得到第二数值,与此通过第一数值和第二数值的大小来判断石墨板3表面的光洁程度。
上述实施方式仅为例举,不表示对本发明范围的限定。这些实施方式还能以其它各种方式来实施,且能在不脱离本发明技术思想的范围内作各种省略、置换、变更。
Claims (10)
1.一种燃料电池石墨板表面成型光洁程度检测方法,其特征在于,该方法包括如下步骤:
S1、将石墨板(3)置于暗室内,采用固定灯源(5)照射石墨板(3)表面区域,相机(6)拍摄石墨板(3)表面图像;
S2、从石墨板(3)表面图像中截取待分析区域图像;
S3、将待分析区域图像转换为灰度图像;
S4、获取灰度图像中各像素点的灰度值;
S5、计算灰度图像中灰度值分布情况,根据灰度值分布情况确定待分析区域的光洁程度。
2.根据权利要求1所述的一种燃料电池石墨板表面成型光洁程度检测方法,其特征在于,步骤S5具体为:根据灰度值大小确定灰度图像的第一数值和第二数值,所述的第一数值为灰度图像中黑色阴影区面积与总面积占比,所述的第二数值为灰度图像中除黑色阴影区以外的其他所有像素点灰度值标准差与均值的比值,第一数值和第二数值越小,待分析区域光洁程度越高。
3.根据权利要求2所述的一种燃料电池石墨板表面成型光洁程度检测方法,其特征在于,黑色阴影区确定为灰度值在0~30范围内的像素点。
4.一种燃料电池石墨板表面成型光洁程度检测装置,其特征在于,该装置包括暗室、固定灯源(5)和相机(6),所述的暗室用于罩设待检测的石墨板(3),所述的固定灯源(5)固定在暗室顶部并照射石墨板(3)表面区域,所述的相机(6)固定在暗室顶部,相机(6)镜头位于暗室内并对准所述的石墨板(3);
该装置还包括存储器和处理器,所述的存储器用于存储计算机程序,所述的处理器用于执行所述的计算机程序时实现如权利要求1~3任意一项所述的方法中的步骤S2~S5。
5.根据权利要求4所述的一种燃料电池石墨板表面成型光洁程度检测装置,其特征在于,所述的暗室包括暗室罩(1)和暗室罩固定工装(2),所述的暗室罩(1)底部通过暗室罩固定工装(2)固定在检测平面上。
6.根据权利要求5所述的一种燃料电池石墨板表面成型光洁程度检测装置,其特征在于,所述的暗室罩(1)呈梯形台状,暗室罩(1)顶面中心点和石墨板(3)中心点位于同一垂直线上,所述的相机(6)固定在暗室罩(1)顶面中心点位置处。
7.根据权利要求6所述的一种燃料电池石墨板表面成型光洁程度检测装置,其特征在于,所述的暗室罩固定工装(2)包括四个第一直角固定块,所述的暗室罩(1)底部四角分别通过一个第一直角固定块固定在检测平面上。
8.根据权利要求4所述的一种燃料电池石墨板表面成型光洁程度检测装置,其特征在于,所述的石墨板(3)通过极板固定工装(4)固定在检测平面上。
9.根据权利要求8所述的一种燃料电池石墨板表面成型光洁程度检测装置,其特征在于,所述的极板固定工装(4)包括一个水平固定块和一个第二直角固定块,所述的第二直角固定块用于限制石墨板(3)上第一长边和第一短边组成的直角所在位置,所述的第一水平固定块用于限制石墨板(3)上第一长边所在位置。
10.根据权利要求4所述的一种燃料电池石墨板表面成型光洁程度检测装置,其特征在于,所述的固定灯源(5)设置多个并均匀分布在暗室顶部。
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Cited By (2)
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WO2022142162A1 (zh) * | 2020-12-29 | 2022-07-07 | 华侨大学 | 一种弧面光泽均匀性检测方法 |
-
2020
- 2020-11-18 CN CN202011294342.0A patent/CN112345548A/zh active Pending
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