让生产线长眼睛，从而摆脱手工劳动的低效和不稳定机器视觉越来越多地应用于制造过程GGII数据显示，3C电子行业是机器视觉应用最多的领域，多年来应用量一直第一其次是汽车，半导体，锂电池，医药等行业其中锂电池行业需求增长明显，预计未来5—10年将是机器视觉增长的主要驱动引擎之一
近两年来，锂电池行业突飞猛进，不仅产能快速扩张，对生产线良品率的要求也越来越高，这为机器视觉的广泛应用带来了肥沃的土壤科技创新板上市公司蒲军智能总经理解世来表示，由于其在新能源汽车行业拥有大量客户，公司正在自主研发机器视觉智能检测和人机交互软件，与视觉检测模块进行通信，并应用于新能源，汽车等生产线的检测环节，可以采集和识别锂电池，汽车电子零部件等智能装配生产环节的关键缺陷信息自主研发机器视觉技术不仅可以降本增效，还有助于提高汽车等行业制造测量和缺陷检测的精度和可靠性，为生产线的数字化，智能化生产赋能
视觉技术的核心在于图像识别和信息处理，可广泛应用于工业制造，农业，交通运输等行业的智能化进程中。
与人眼相比，机器视觉在检测效率，准确性和工作时间上具有明显的优势据蒲军智能机器视觉工程师何川博士介绍，以检测效率为例，其自主研发的机器视觉智能检测和人机交互技术应用于新能源汽车，智能汽车等领域的自动化生产线检测与传统检测方法相比，检测效率可提高2倍以上
在产业链中，机器视觉的下游应用市场主要在汽车及其零部件，锂电池，消费电子等离散制造业特别是在锂电池领域，高工锂电池GGII信息显示，锂电池表面在涂膜和卷绕过程中容易出现箔露，黑斑，划痕等缺陷这些缺陷严重影响锂电池质量，造成安全隐患此外，以方形卷绕电芯制造为例，顶盖预焊，封钉焊接，外观检查等核心工序都必须由机器视觉完成3D检测在动力电池高质量，高安全性，降本增效的背景下，将机器视觉设备引入生产过程已成为主流趋势
相比其他行业降本增效的需求，锂电池的下游应用关乎安全目前业界对缺陷率的追求已经从ppm级别提升到ppb，这也是机器视觉最能发挥其非凡能力的环节据何川博士介绍，要满足锂电池生产设备的高精度要求，需要配合摄像，传输，环境光抑制，算法降噪等技术
何川博士还透露，蒲军智能基于独立视觉处理软硬件平台集成的复杂图像处理与分析算法库，通过图像预处理，特征提取，特征匹配等多种算法，可以检测出不少于5种锂电池表面的典型缺陷同时，单个缺陷的检测时间小于1秒，与工控单元的通信信号延迟小于60ms，解决了工艺流程复杂的锂离子电池制造检测难题，进而实现生产线节奏的协调优化
此外，锂电池行业的大规模扩张也伴伴随着多元化目前电池整体标准化程度不高，不同电池厂甚至统一电池厂技术路线多，细分规格不同这也对机器视觉的应用提出了更高的要求
据机器视觉产业联盟预测，自2021年起，国内机器视觉市场将保持28%左右的CAGR增长GGII统计数据显示，伴随着机器视觉在锂电池制造测量和缺陷检测中的大规模应用，2022年中国锂电池机器视觉检测系统的市场规模有望达到20亿元
伴随着锂电池自动化生产线的完善和无人车间的投入，未来依靠机器视觉的完整在线检测将取代目前的离线抽检和半自动人工抽检表达的时候到了
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