La acumulación de burbujas de oxígeno en el lado anódico de un electrolizador de agua de membrana de intercambio de protones (PEMWE) puede causar una disminución en el rendimiento. Para entender el comportamiento de estas burbujas, se ha desarrollado una herramienta de reconocimiento de flujo de burbujas basada en aprendizaje profundo dedicada a un PEMWE. La combinación del lado transparente de una sola celda PEMWE con una cámara de alta velocidad y alta resolución nos permite adquirir imágenes del flujo bifásico en los canales. A partir de estas imágenes, se aplica un sistema de visión de aprendizaje profundo utilizando un modelo YOLO V7 ajustado para detectar burbujas de oxígeno. La herramienta logró una alta precisión media promedio del 70%, confirmó las principales observaciones en la literatura y proporcionó información interesante sobre las características de los regímenes de flujo bifásico. De hecho, aumentar la tasa de flujo de agua de 0.05 a 0.4 L/min disminuye la cobertura de burbujas (en alrededor del 32%) y el área media de burbuja única. Además, aumentar la densidad de corriente de 0.3 a 1.4 A/cm2 conduce a un aumento en la cobertura de burbujas (en alrededor del 40%) y la cantidad de burbujas.