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我国锂电行业机器视觉赛道的四种趋势

时间:2022-11-03 17:08:43来源:中国传动网

导语:​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。

  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。

标签: 机器视觉

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