国际能源署IEA最新预测，到2030年，电动汽车电池的需求将从目前的340GWh左右增至3500GWh以上。需求大幅度增长带来机遇的同时，也无疑增加了锂电供货端的压力，除了技术革新、扩充产能等外，对原有产线的智能化改造也成为重要的一环，尤其是目前主要是采用人工检测的品控环节。

  当下，通过机器视觉技术推动品控环节的升级正成为一种趋势，据高工产研锂电研究所(GGII)数据统计，随着机器视觉在锂电池制造测量和缺陷检验测试的大规模应用，2021年中国锂电机器视觉检测系统市场规模达13.1亿元，同比增长81.4%，预计2022年将达20亿元。

  据介绍，锂电池在使用时可能会由于高温、穿刺、过充、短路等问题导致热失控而爆炸，其特性决定了发展电动汽车要格外关注锂电池的安全性问题，可以说，安全是锂电池产业高质量发展的前提，而逐步的提升产品质量则是保证这一前提的必然要求。在去年工信部电子信息司组织修订的《锂离子电池行业规范条件（2021年本）》中就提出要提升产品质量，尤其是下游应用市场对锂电池的品质要求也十分严格。

  目前，锂电池制作的完整过程仍有很多检测环节依靠人工检测，但视觉检测技术也在加速渗透中。对比人工检测，GGII指出，视觉检测技术的使用可带来诸多优势：避免人工操作带来的污染，提高检测效率及精度，及时截断批量不良品流向终端，保持良率的稳定，为工艺改进方向和品质优化提供数据支持和决策依据等；特别是在解放劳动生产力方面，以包蓝膜外观检测为例，指出一条线人做人工检测，而使用机器视觉产品后，这8个人都将会解放出来，从事更有价值的工作。

  因此，GGII预测，未来五年锂电机器视觉检测系统市场规模将保持快速地增长，年复合增长率在40%以上，尤其是随着锂电池自动化产线的提升、无人车间的投入，未来依靠机器视觉的完全在线检测，将会替代目前的离线取样本检验测试和半自动人工抽检方式，推动机器视觉产品在锂电池制造中的应用占比提升。

  一是全线视觉检测将成动力电池企业标配。根据GGII调研，目前机器视觉还未全部应用到锂电池生产的基本工艺中，前中段的涂布、分切、模切、卷绕、叠片等工序用较多，后段比如密封钉焊后检测、包蓝膜前后的外观检测，以及模组段的BUSBAR焊缝检验测试、侧焊缝检测、模组全尺寸外观检测等应用相对较少，但随技术成熟，将会不断向后段工艺延伸。

  二是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主流之一。目前，在锂电池领域检测主要是采用的传统算法，有业内人士指出，虽然高效，但是适用场景会比较窄，功能少，分类、判断不太精确，随着电池技术工艺的一直在优化，传统视觉算法可能没办法满足新的高标准要求，而深度学习算法更加通用，适用场景广泛，且更精准，鲁棒性强，能避免繁琐特征设计等。

  此外，3D视觉在动力电池领域快速渗透，成为2D视觉的补充。而作为一直聚焦工业检测改造升级的企业，图麟科技在推动锂电池品控提升上：一方面，加快对锂电池多个工艺环节的布局，以点带线，逐渐打造能覆盖全流程的锂电池检测解决方案；另一方面，在锂电检测应用中，加快深度学习与传统算法的有效结合，实现两者的优势互补，达到兼顾检测准确性与检测效率的效果，真正又快又好地保障锂电产品的品质。