机器视觉在锂电池生产中的关键应用与检测方案

在全球“双碳”目标持续推进与新能源汽车市场迅猛发展的背景下，锂电池产业正经历前所未有的高速增长。然而，锂电池制造工艺复杂、工序繁多，如何实现高效、精准的质量检测已成为企业竞争力的核心。机器视觉技术凭借高精度、高稳定性和自动化优势，已成为锂电池生产线上的标准配置。本教程将系统介绍锂电生产工艺、机器视觉的应用场景及具体检测案例，帮助读者全面理解这门技术如何赋能锂电智能制造。

一、锂电产业背景与双碳目标

2019年，我国明确提出新能源替代传统能源是大势所趋，大力发展新能源是实现双碳目标的必经之路。2020年，国家进一步提出到2030年实现碳达峰、2060年实现碳中和，发展新能源已成为全球共识。

在“双碳”战略目标引领下，新能源汽车市场迎来爆发式增长，动力电池市场规模快速扩张。据中汽协数据，2021年中国新能源汽车销量达352.1万辆，同比增长157.6%，连续7年位居全球首位。预计未来2-3年全球动力电池出货量将达到1100GWh，市场步入TWh时代。2021年锂电扩产投资额超6000亿元，锂电产业链全线增长。

锂电池生产线的自动化与智能化水平，直接决定了企业的未来竞争力。在锂电的生产、质检、运输、应用等多个环节中，具备高端自动化装备生产能力的企业将率先获益。然而锂电池制作工艺复杂，不同工序需要配置不同的机器视觉检测系统。

来源：高工机器人

二、锂电池生产工艺三段流程

在电池制作过程中，按先后顺序分为前段、中段、后段三个环节：

• 前段：正负极生产，包含搅拌、涂布、辊压、分切、制片、模切等六道工序。
• 中段：电池制作，包含叠片/卷绕、入壳、焊接、干燥、注液等五道工序。
• 后段：检测组装，包含化成、分容检测、Pack成组等三道工序。

如此复杂的工艺使得锂电池在生产中难以避免出现质量问题。如何快速对每道工序进行层层质量检测，成为高效生产的关键。机器视觉凭借极高的检测效率、检测精度和超强稳定性，改变了传统生产方式，已成为锂电装配中的标准配置。

三、机器视觉在锂电生产中的核心价值

以锂电池生产装配中的叠片工位为例，正负极片放置在隔离膜中的位置对电池性能影响重大。错位会减少极片有效反应面积，甚至引发内部短路。隔离膜在分隔正负极片后，膜两端会比极片长出2mm~5mm，如果位置不合适，会影响下一工序顶、侧封环节的精准定位。机器视觉能够有效提取极片实际边缘，获取理想轮廓的准确图像信息，并反馈给PLC控制后续设备动作，消除因定位不准导致的安全风险。

目前，针对隔膜、涂布、辊压、分切、模切、卷绕、叠片等工序，机器视觉供应商提供了尺寸检测、对齐度检测、外观缺陷检测、位置归正和纠偏闭环控制等一体化解决方案。

四、具体应用案例详解

No.1 蹲封-盖帽角度矫正

检测要求：检测盖帽，引导马达旋转的角度。

检测结果：通过查找盖帽上的特征点确定盖帽旋转角度及方向，检测精度约为0.04mm。

小提示：盖帽角度矫正常用于圆柱电池的组装线，高精度角度检测能有效避免后续焊接错位，提升成品良率。

No.2 底壳焊工位检测

检测要求：①中心孔定位 ②中心孔检测 ③电池角度矫正 ④正极绝缘片检测

产品实测示意图

检测过程：

检测结果：能够稳定检测中心孔大小、纠正电池角度以及确认白色绝缘片的有无。

No.3 电池端面检测

检测要求：①电池正极端面套管质量检测 ②电池负极端面套管质量检测

检测过程：

检测结果：可以检测正极有无垫片、套管上的缺陷、电池端面凹坑/划伤；同时检测负极端面套管质量以及电池端面凹坑/划伤等问题。

常见问题：为什么机器视觉能克服人工检测的缺点？
答：人工检测易受主观情绪、视觉疲劳等因素影响，导致标准不一致。机器视觉检测结果标准化、可量化，既能节约人力成本，又能避免人为统计错误，显著提高整个生产系统的自动化程度。

五、2D与3D机器视觉的对比及融合

随着电芯、模组、PACK测量要求的提升，被测物体条件愈发复杂，单摄像头的2D机器视觉无法获取空间坐标信息，因此不支持与形状相关的测量（如平面度、表面角度、体积等），也难以对相同颜色的物体特征进行区分。2D视觉测量的对比度过度依赖光源和颜色/灰度变化，精度容易受到设备、光源、算法、环境等因素的影响。

对此，部分企业已引入3D机器视觉，解决传统2D无法精准检测高度特征的缺陷。例如方形铝壳电池的顶盖焊封口，在焊缝过程中受应力、拘束力、刚性、化学成分等因素影响，可能产生爆点、断焊、凸起、凹坑、焊偏等缺陷，采用高精度3D视觉检测势在必行。

3D视觉检测典型案例

1. 电池盖板极柱圆直径、圆半径、内圆圆心距检测

电池盖板极柱3D热力点云图

2. 电池盖板正负极柱平面度及平行度检测

检测正负极柱到底面的高度差。

电池盖板3D热力点云图

3. 电池焊接质量检测

电池盖板焊缝3D热力点云图

4. 电池极柱焊点孔洞检测

电池极柱3D热力点云图

5. 电池密封钉焊后检测

电池密封钉3D热力点云图

3D机器视觉测量方案为锂电池制造商提供了更多选择，预计未来几年3D视觉领域将持续维持高热度，国内外厂商竞争将更加直接，国产化进程有望加速。

小提示：3D视觉的崛起并不意味着2D视觉被淘汰。在锂电膜面缺陷识别、极片材料高清采集等应用中，老牌供应商不断推出的高精度、高分辨率、快响应的2D方案仍具备性价比优势。实际选型时应根据检测需求合理搭配2D与3D系统，实现最优检测效果。

六、未来展望

锂电市场的爆发只是中国制造业发展中的一朵浪花。当下一个行业崛起之时，机器视觉又将推出哪些新技术、新产品来突破应用局限，持续推进中国制造业的智能化、数字化发展？值得持续关注。

来源 | 《智能制造纵横》10月刊、Smart Energy Expo