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鋰電檢測成增長新風口,機器視覺小跑進場

高工機器人 ? 來源:高工機器人 ? 作者:高工機器人 ? 2022-11-09 15:26 ? 次閱讀

12月14-16日,由艾利特機器人聯合總冠名的2022(第九屆)高工機器人年會將在深圳機場凱悅酒店舉辦,本次大會以“世界大變局 中國新時代”為主題,特設“新能源”“供應鏈”“前沿技術”“專精特新”等8大專場。 屆時,超1200位來自機器人本體、核心零部件、系統集成、應用終端等智能制造產業鏈的嘉賓將匯聚一堂,共同探索世界變局之下中國機器人行業的危與機。

受益于新能源汽車的快速發展,動力電池、儲能電池等需求爆發,以及 4680 等新電池技術的推動,國內鋰電各終端產能持續放量,多個電池企業產能規模突破200GWh。

在動力電池大規模制造下,電池企業對檢測精度、檢測速度、圖像傳輸、缺陷分析等領域要求愈發嚴苛,制造工藝革新和缺陷檢測新需求持續升級,給具有核心競爭力的機器視覺企業帶來巨大的發展機遇。

另一方面,圍繞電池容量和續航時間、工藝過程質量和品質安全、生產效率和制造成本等關鍵競爭要素,企業都在積極探索新的技術路線和工藝,并向智能工廠全面轉型。

這使得鋰電視覺檢測場景愈加復雜和精細化,要求對各種復雜應用場景、生產工序工藝、客戶關注點有深刻的理解和快速響應。

作為機器視覺應用的下一個藍海市場,越來越多機器視覺廠家加速涌入鋰電賽道,市場競爭日益升溫。

技術研發潛力、產品迭代能力、整體解決方案能力也成為了電池企業選擇機器視覺品牌的核心要素。

當下,我國鋰電行業機器視覺賽道呈現以下特征及趨勢:

1.國有品牌逐漸壯大,國產替代加速進行。

本土機器視覺企業可以利用更接近技術使用者的優勢,發揮靈活服務的特點,推動下游領域機器視覺核心部件的國產化。

2.機器視覺底層算法成為核心壁壘。

國內企業在硬件方面已有較大突破,但目前只有少數企業具有獨立的底層算法庫。擁有底層算法自主知識產權、具備AI深度學習功能,將成為機器視覺企業的競爭核心之一。

3.3D視覺快速滲透,成為2D視覺的有力補充。

電池企業對檢測精度、速度、圖像傳輸及缺陷分析等機器視覺需求的愈發嚴苛,3D視覺憑借著在傳統2D視覺的基礎上增加了物理空間的深度信息,在動力電池領域已迎來規模導入期。

4.全工序檢測覆蓋能力成為競爭亮點。

鋰電池生產工序較為復雜,全工序視覺檢測解決方案要求相關企業對鋰電制造工藝、多元檢測場景、實際檢測訴求有著深刻理解,以及豐富的know-how積累。

以方形卷繞電芯為例,在電芯前段工序中,視覺檢測主要應用于涂布的涂覆糾偏、尺寸測量,極片的表面瑕疵檢測、尺寸測量,卷繞對齊度等。

在電芯后工序中,視覺檢測主要應用于裸電芯極耳翻折檢測、極耳裁切碎屑檢測、極耳焊接質量檢測、尺寸測量、貼膠定位,以及入殼頂蓋焊接質量檢測、密封釘焊接質量檢測、電芯外觀檢測等。

在模組和PACK段,以視覺檢測裝備為主,主要應用于底部藍膠檢測、BUSBAR焊縫檢測、側焊縫檢測、模組全尺寸檢測、PACK檢測等。

預計未來幾年,在鋰電等下游應用領域的持續增長帶動下,3D視覺領域將延續高熱度。國內外廠商之間的競爭將更加直接,國產化進程有望加速。

審核編輯 :李倩

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原文標題:鋰電檢測成增長新風口,機器視覺小跑進場

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