《科创板日报》8月4日讯（编辑 邱思雨） 据高工锂电（GGII）数据统计，随着机器视觉在锂电池制造测量和缺陷检测的大规模应用，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年达20亿元。伴随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检测和半自动人工抽检方式。

锂离子电池的制作工艺复杂，工序繁多，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，机器视觉所需工序包括：

此外，在涂覆、辊压等环节中，产品表面容易产生露箔、暗斑、划痕等缺陷。这些缺陷严重影响锂电池的品质，产生安全隐患，产品缺陷检测愈发重要。在动力电池高品质、高安全性及降本增效的背景下，生产环节引入机器视觉设备已经成为主流趋势。

奥普特是机器视觉业内自动化核心零部件的供应商。近日，董事长卢盛林指出，锂电行业近年来对安全性的要求不断提高之后，机器视觉运用逐渐深入。资料显示，奥普特去年新能源业务收入增长超2.4倍，成为该公司新的业绩增长点。

凌云光日前在投资者互动平台上表示，公司在锂电的前道工艺段和“底涂-涂布-辊压分切-激光切”电极检测工序中形成了核心竞争力。随着大量成熟方案的应用和推广，公司的产品和技术已广泛稳定的服务于宁德时代等行业龙头公司产业链。

中金公司表示，机器视觉设备在锂电池电芯、模组、PACK阶段均有应用，锂电领域有望成为机器视觉设备新的增长点。

从环节上来看，机器视觉上游零部件成本占比较高，是机器视觉最为重要的部分。赛迪智库与中金公司推算，上游环节价值占比达80%，具体包括芯片、相机、镜头、光源等硬件及算法软件。与此同时，该环节也蕴藏着本土化机遇。

放眼国内厂商，光源环节的技术成熟度最高，镜头环节已有东正光学、慕藤光等推出高端品类，相机环节有海康机器人在国际竞争中初露头角，软件算法环节国内厂商尚多为自用。

从技术趋势来看，锂电电芯、PACK等对测量的要求更高，而3D视觉技术可以获取物体的深度信息，让机器在生产过程中对物料的使用和把控更精准，因此，部分锂电工序需要3D机器视觉替代。

目前，3D机器视觉的渗透率较低。华西证券指出，3D机器视觉渗透率只有5%-10%，从增长潜力和增长空间来看，该领域有不少于50倍的增长空间。

据华西证券整理，3D机器视觉产业链包括：