我国锂电行业机器视觉赛道的四种趋势

受益于新能源汽车的快速发展，动力电池、储能电池等需求爆发，以及 4680 等新电池技术的推动，国内锂电各终端产能持续放量，多个电池企业产能规模突破200GWh　　在动力电池大规模制造下，电池企业对检测精度、检测速度、图像传输、缺陷分析等领域要求愈发严苛，制造工艺革新和缺陷检测新需求持续升级，给具有核心竞争力的机器视觉企业带来巨大的发展机遇。

　　另一方面，围绕电池容量和续航时间、工艺过程质量和品质安全、生产效率和制造成本等关键竞争要素，企业都在积极探索新的技术路线和工艺，并向智能工厂全面转型　　这使得锂电视觉检测场景愈加复杂和精细化，要求对各种复杂应用场景、生产工序工艺、客户关注点有深刻的理解和快速响应。

　　作为机器视觉应用的下一个蓝海市场，越来越多机器视觉厂家加速涌入锂电赛道，市场竞争日益升温　　技术研发潜力、产品迭代能力、整体解决方案能力也成为了电池企业选择机器视觉品牌的核心要素　　当下，我国锂电行业机器视觉赛道呈现以下特征及趋势：　　1.国有品牌逐渐壮大，国产替代加速进行。

　　本土机器视觉企业可以利用更接近技术使用者的优势，发挥灵活服务的特点，推动下游领域机器视觉核心部件的国产化　　2.机器视觉底层算法成为核心壁垒　　国内企业在硬件方面已有较大突破，但目前只有少数企业具有独立的底层算法库。

拥有底层算法自主知识产权、具备AI、深度学习功能，将成为机器视觉企业的竞争核心之一　　3.3D视觉快速渗透，成为2D视觉的有力补充　　电池企业对检测精度、速度、图像传输及缺陷分析等机器视觉需求的愈发严苛，3D视觉凭借着在传统2D视觉的基础上增加了物理空间的深度信息，在动力电池领域已迎来规模导入期。

　　4.全工序检测覆盖能力成为竞争亮点　　锂电池生产工序较为复杂，全工序视觉检测解决方案要求相关企业对锂电制造工艺、多元检测场景、实际检测诉求有着深刻理解，以及丰富的know-how积累　　以方形卷绕电芯为例，在电芯前段工序中，视觉检测主要应用于涂布的涂覆纠偏、尺寸测量，极片的表面瑕疵检测、尺寸测量，卷绕对齐度等。

　　在电芯后工序中，视觉检测主要应用于裸电芯极耳翻折检测、极耳裁切碎屑检测、极耳焊接质量检测、尺寸测量、贴胶定位，以及入壳顶盖焊接质量检测、密封钉焊接质量检测、电芯外观检测等　　在模组和PACK段，以视觉检测装备为主，主要应用于底部蓝胶检测、BUSBAR焊缝检测、侧焊缝检测、模组全尺寸检测、PACK检测等。

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