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针对质子交换膜燃料电池气体扩散层(gas diffusion layer composition,GDL)形貌划分与制备工艺改进问题,提出了一种基于金字塔池化网络(pyramid scene parsing network,PSPNet)与多层感知器(multi-layer perception,MLP)的气体扩散层组分识别与比例推理方法:首先将带标签的气体扩散层扫描电镜(scanning electron microscope,SEM)图片输入神经网络,得到特征图;得到的图像特征层进入金字塔池化模块后,获取SEM图像的深层和浅层特征;随后将深层和浅层特征图层融合输入全卷积网络(fully convolutional network,FCN)模块,得到预测图像;最后统计各个组分上的像素点比例,通过MLP完成组分比例推理。结果表明:所提方法组分识别像素准确率达81.24%;在5%偏差范围内,比例推理准确率为88.89%。该方法解决了气体扩散层多组分无法区分、比例无法获知的问题,可有效应用于气体扩散层的质检、数值重构以及制备工艺改进。 相似文献
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