鋰電生產中產生的氣泡、黑點、劃刻等瑕疵，以及極耳錯位等問題都會嚴重影響電池質量與穩定性。特別是近幾年來，電池安全事故頻發，引起了鋰電廠商和社會層面的關注，電池廠商們越來越重視對電池的視覺檢測。
機器視覺相較于人眼在速度、精度、環境要求、連續工作時間等方面均存在顯著優勢，另外，隨著深度學習、高精度成像技術和機器視覺互聯互通技術的持續發展，機器視覺的性能優勢進一步加大。因此可以利用機器視覺對鋰電生產進行實時檢測，以保證鋰電池性能的穩定性與品質的可靠性。
機器視覺相機可以應用到電池生產的整個過程中，在尺寸測量、外觀缺陷檢測、字符識別等方面代替人工作業。
下面舉例：
電池極片上下對齊檢測，如：留白尺寸、涂寬尺寸、上下涂布是否對齊等；
電池極片毛刺檢測，自動判斷毛刺形態及尺寸；電池極片外觀缺陷檢測；電池疊片尺寸檢測；
電池疊片外觀缺陷檢測，如：隔膜起皺、長膠起皺、長膠歪斜、疊片不齊、隔膜不齊、隔膜內折等；
電池封裝尺寸檢測；電池封裝外觀缺陷檢測，如：封裝起皺、壓極耳、極耳膠不良、壓傷、夾傷、角位凹坑等；
電芯測厚及外觀缺陷檢測，如：破損/漏液、極片翻折、封邊異物、凸點、凹陷、劃痕/壓痕、臟污、表面起皺等；
電池貼膠外觀缺陷檢測，如貼膠不良、掃碼不良、外尺寸不良等。
以上介紹了機器視覺相機在電池領域應用的優勢。不僅僅是新能源電池領域，PCB線路板行業、半導體行業、印刷行業、食品行業、紡織服裝行業等，也都在廣泛應用視覺檢測技術。基于機器視覺和數字圖像處理技術的自動化檢測必將取代人工檢測成為未來發展的必然方向。
魯ICP備09100748號-2