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锂电机器视觉“火了”

2022-05-17 08:25:39 来源 : 与非网

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。

声明:本文章属高工锂电原创(微信号:weixin-gg-lb),转载请注明出处。

标签: 机器视觉

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