锂电机器视觉“火了”

不同行业与不同场景对机器视觉的需求差异较大，对于锂电制造工艺的理解、大量经验积累、反复试验、沉淀know how，成为进入该领域的核心壁垒之一。

机器视觉在动力电池领域加速“渗透”。

动力电池大规模制造下，整个工艺链对机器视觉的需求明显提升。GGII数据显示，2021年中国动力电池出货量220GWh，预计2022年达到450GWh。机器视觉的市场规模也将从去年8.8亿-11亿提升至18亿-22.5亿元。

可以看到，锂离子电池的制作工艺复杂，涉及的工艺众多，不同工序需要不同的机器视觉检测系统。

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。

同时，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。

值得一提的是，随着电芯、模组、PACK测量要求的提高及细化，被测物体条件愈发复杂，3D视觉可解决传统2D视觉无法精准检测高度特征的缺陷，且对外部环境依赖度低，成为锂电机器视觉的重要组成部分。

从市场竞争格局来看，由于机器视觉系统由光源、镜头、工业相机、视觉控制系统等核心软硬件构成，参与者众多，部分企业甚至已拓展至全产业链，因此每个环节的领先企业也不尽相同。

同时，由于不同行业与不同场景对机器视觉的需求差异较大。对于锂电制造工艺的理解、大量经验积累、反复试验、沉淀know how，成为进入该领域的核心壁垒之一。目前，锂电机器视觉领域已形成一批具有较高市场辨识度的厂商。

机器视觉系统集成商主要包括：易鸿智能、超音速、奥普特、凌云光、新视智科、华汉伟业、苏映视、思谋科技等。

光源供应商主要包括：CCS、奥普特等。

镜头供应商主要包括：奥普特、海康、华睿、长步道、东正、莫丽特、施耐德等。

2D工业相机厂商包括：奥普特、Allied Vision、海康、基恩士、西克、DALSA、康耐视等。

3D视觉传感器/3D相机厂商包括：LMI、基恩士、奥普特、深视智能、梅卡曼德、西克、康耐视、smartray等。

其中，在电芯前工序，易鸿智能、奥普特、超音速、新视智科、凌云光等系统集成商市场表现优异；在电芯后工序，奥普特、易鸿、华汉伟业、昂视、苏映视等表现则更为突出。

在模组PACK视觉检测装备中，易鸿智能、超音速、苏映视等已率先抢得市场先机。

从趋势来看，未来几年，锂电机器视觉市场将呈现如下特点：

1、全线视觉检测将成动力电池企业标配，动力电池企业加速扩产，成为机器视觉企业持续增长点。

据GGII不完全统计，2021年中国动力电池投扩项目63个（含募投项目），投资总额（含拟投资）超过6218亿元，长期规划新增产能已经超过2.5TWh。

从具体的产能规划来看，头部企业均有大规模的扩张计划，如CATL、中创新航、蜂巢能源2025年锂电池产能规划均已超过500GWh。受电池企业强势带动，锂电池设备的需求量将进一步增加，预计未来几年锂电领域用机器视觉设备市场将保持较高的增长态势。

值得一提的是，目前锂电机器视觉厂商也开始打造全线视觉检测方案，如易鸿智能、奥普特等。

2、动力电池视觉检测的新需求对传统算法提出巨大挑战，基于AI、深度学习的检测技术将成为机器视觉企业的竞争核心之一。

传统检测算法的底层逻辑在于，在指定区域找亮度、颜色差异，并据此来判断异物的大小或形状等。显然传统算法无法解决焊接环节的检测痛点，无法满足该领域的检测需求。

目前，深度学习技术已逐渐应用到锂电机器视觉检测应用当中，相比于传统算法，AI视觉检测系统可以自动学习和提取缺陷特征，提升检出率。深度学习具有准确率高、鲁棒性强、避免繁琐特征设计等优势。

3、3D视觉在动力电池领域快速渗透，成为2D视觉的补充，国产化进程有望提速。

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。

预计未来几年，3D视觉领域将延续高热度。国内外厂商之间的竞争将更加直接，国产化进程有望加速。

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