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如此強(qiáng)勁的增長(zhǎng)勢(shì)頭，讓眾多企業(yè)加快布局。9月13日，寧德時(shí)代發(fā)布消息稱，將投資約135億元，在宜春建設(shè)寧德時(shí)代新型鋰電池生產(chǎn)制造基地項(xiàng)目。槍聲剛響，其他企業(yè)紛紛跟進(jìn)，16日，廈鎢新能發(fā)布公告稱將擬不低于100億元投建鋰離子正極材料項(xiàng)目。同日，孚能科技稱將定增不超過(guò)52億元用于新增12GWh動(dòng)力電池年產(chǎn)能。

市場(chǎng)的轟轟烈烈，不僅體現(xiàn)在新能源汽車行業(yè)的高速增長(zhǎng)，更帶動(dòng)了整個(gè)鋰電產(chǎn)業(yè)鏈的增長(zhǎng)，在鋰電的生產(chǎn)、質(zhì)檢、運(yùn)輸、應(yīng)用等眾多領(lǐng)域中，新的增長(zhǎng)點(diǎn)開(kāi)始出現(xiàn)。

機(jī)器視覺(jué)賦能鋰電制造

從結(jié)構(gòu)上來(lái)看，鋰電池的制造很簡(jiǎn)單——將電池的陰極（帶正電荷）和陽(yáng)極（帶負(fù)電荷）電極片交替堆疊，每層之間用隔膜隔開(kāi)，電極片之間注入液態(tài)或固態(tài)電解液即可。

但實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中相當(dāng)復(fù)雜且敏感。電極的涂層厚度對(duì)電池的性能甚至穩(wěn)定性都有著很大的影響。尤其在大規(guī)模生產(chǎn)模式下，電池材料、電芯及PACK封裝等各個(gè)環(huán)節(jié)產(chǎn)生中產(chǎn)生的任何劃痕、露箔、氣泡、褶皺、暗斑、亮斑、掉料等缺陷，都將嚴(yán)重影響鋰電池產(chǎn)品的性能和品質(zhì)。

如何快速對(duì)鋰電池的各段生產(chǎn)工序進(jìn)行層層的質(zhì)檢，成為了鋰電高效生產(chǎn)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。對(duì)此，機(jī)器視覺(jué)以極高的檢測(cè)效率、檢測(cè)精度和超強(qiáng)穩(wěn)定性，改變了鋰電池的生產(chǎn)方式，已成為鋰電池生產(chǎn)裝配中的標(biāo)準(zhǔn)配置。

目前，針對(duì)鋰電生產(chǎn)過(guò)程中的隔膜、涂布、輥壓、分切、模切、卷繞、疊片等工序，各大機(jī)器視覺(jué)供應(yīng)商分別給到了尺寸檢測(cè)、對(duì)齊度檢測(cè)、外觀缺陷檢測(cè)、位置歸正和糾偏閉環(huán)控制等解決方案。不同的是，在各檢測(cè)環(huán)節(jié)中，有的企業(yè)采用了最新技術(shù)，有的采用了最新算法。各有巧妙不同，但歸根結(jié)底，還是離不開(kāi)機(jī)器視覺(jué)的四大核心——識(shí)別、測(cè)量、定位、檢測(cè)。

舉個(gè)例子，在極片涂布后烘烤前，對(duì)涂布寬度進(jìn)行在線實(shí)時(shí)檢測(cè)，及時(shí)提供測(cè)量數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)糾正涂布寬度；在分切前，對(duì)極片外觀進(jìn)行瑕疵檢測(cè)。切片后進(jìn)行尺寸在線檢測(cè)；在模切后，機(jī)器視覺(jué)會(huì)識(shí)別極片外觀和尺寸進(jìn)行檢測(cè)，及時(shí)剔除不合格產(chǎn)品；卷繞過(guò)程中需要實(shí)時(shí)檢測(cè)裸電芯同一圈內(nèi)和相鄰圈間陰陽(yáng)極片、AT9、上下隔膜間邊緣的對(duì)齊度，在線計(jì)算極片、隔膜與基準(zhǔn)位置的偏差量，反饋糾偏信號(hào)實(shí)現(xiàn)入料位置閉環(huán)糾偏控制。

3D視覺(jué)技術(shù)突破傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)局限

由于傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)在拍攝圖片之后，通過(guò)算法識(shí)別后測(cè)量相應(yīng)數(shù)據(jù)。單攝像頭的2D機(jī)器視覺(jué)無(wú)法獲得物體的空間坐標(biāo)信息，因此不支持與形狀相關(guān)的測(cè)量，如：物體平面度、表面角度、體積或者對(duì)相同顏色的物體之間特征進(jìn)行區(qū)分。且2D視覺(jué)測(cè)量物體的對(duì)比度過(guò)于依賴光源和顏色/灰度變化，測(cè)量精度易受設(shè)備、光源、算法、檢測(cè)環(huán)境等因素影響。對(duì)此，部分企業(yè)已引入3D機(jī)器視覺(jué)，拓寬了機(jī)器視覺(jué)的應(yīng)用領(lǐng)域和測(cè)量精度。

目前市場(chǎng)上主流的有四種3D視覺(jué)技術(shù)：雙目視覺(jué)、TOF、3D結(jié)構(gòu)光和激光三角測(cè)量。

雙目視覺(jué)：是目前較為廣泛的3D視覺(jué)系統(tǒng)，通過(guò)兩臺(tái)以上攝像頭同時(shí)工作，獲取在不同視角下的感知圖像，通過(guò)三角測(cè)量原理計(jì)算圖像的視差來(lái)獲取景物的三維信息。具有響應(yīng)快、軟件簡(jiǎn)單、識(shí)別距離遠(yuǎn)的特點(diǎn)，且不需要進(jìn)行灰度圖像的獲取與分析，因此不受外界光源物體表面性質(zhì)影響。雙目技術(shù)原理簡(jiǎn)單，不需要使用特殊的發(fā)射器和接收器，所以具有實(shí)現(xiàn)靈活和成本低的優(yōu)點(diǎn)，適合于制造現(xiàn)場(chǎng)的在線、產(chǎn)品檢測(cè)和質(zhì)量控制。但雙目技術(shù)的劣勢(shì)是算法復(fù)雜，計(jì)算量大，不適合在光線較差的環(huán)境中使用。

TOF飛行時(shí)間法成像技術(shù)：其原理通過(guò)給目標(biāo)物連續(xù)發(fā)送光脈沖，用傳感器接收從物體返回的光，計(jì)算光脈沖的飛行時(shí)間來(lái)得到目標(biāo)物距離。由于TOF是根據(jù)公式直接輸出深度信息，所以具有響應(yīng)快、軟件簡(jiǎn)單、識(shí)別距離遠(yuǎn)的特點(diǎn)，且不需要進(jìn)行灰度圖像的獲取與分析，因此不受外界光源物體表面性質(zhì)影響。不過(guò)TOF技術(shù)也有缺點(diǎn)：分辨率低、不能精密成像、而且成本高。

3D結(jié)構(gòu)光：用一個(gè)光源投射出一束結(jié)構(gòu)光（具備一定結(jié)構(gòu)的光線，比如黑白相間）。待測(cè)物體表面的條紋、斑點(diǎn)、形狀會(huì)對(duì)不同的光譜產(chǎn)生不同的反射效果，通過(guò)算法可以計(jì)算出距離、形狀、尺寸等信息，從而獲得物體的三維圖像。3D結(jié)構(gòu)光技術(shù)既不需要用很精準(zhǔn)的時(shí)間延時(shí)來(lái)測(cè)量，又解決雙目中匹配算法的復(fù)雜度問(wèn)題，具有計(jì)算簡(jiǎn)單、測(cè)量精度較高的優(yōu)勢(shì)。且弱光環(huán)境、無(wú)明顯紋理和形狀變化的表面，同樣都可進(jìn)行精密測(cè)量。

激光三角測(cè)量：與3D結(jié)構(gòu)光技術(shù)類似，不同的是通常用激光作為光源，用CCD（電荷耦合器件）相機(jī)作為檢測(cè)器，具有精準(zhǔn)、快速、成本低的優(yōu)點(diǎn)。不過(guò)由于激光的集束性，激光三角測(cè)量更適合在近距離下進(jìn)行測(cè)量。

技術(shù)融合讓機(jī)器視覺(jué)“認(rèn)得更準(zhǔn)”

各具特色的3D機(jī)器視覺(jué)測(cè)量方案也為鋰電池制造商帶來(lái)了更多選擇。比如在傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用中，線陣相機(jī)常用于鋰電池的涂布、輥壓、分切、模切等工序中實(shí)現(xiàn)正負(fù)極片/隔膜表面缺陷檢測(cè)，對(duì)產(chǎn)線速度、檢測(cè)精度和系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定性都有一定的要求。除了升級(jí)為4K相機(jī)提升檢測(cè)精度外，3D結(jié)構(gòu)光和激光三角測(cè)量的加入提供了全新的高速高精度檢測(cè)方案。

以鋰電焊縫缺陷檢測(cè)為例。將一束激光通過(guò)一組透鏡放大拉伸形成一條激光線，投射到被測(cè)物表面上。光學(xué)系統(tǒng)利用沙姆定律，將該激光線的漫反射投射到傳感器上，再根據(jù)不同的投射位置，利用三角測(cè)量原理計(jì)算出物體輪廓表面的長(zhǎng)寬高。通過(guò)對(duì)三維輪廓圖進(jìn)行處理來(lái)檢測(cè)焊縫缺陷及缺陷大小、深度。

類似的，在鋰電池極片面密度、厚度的無(wú)損檢測(cè)中，激光三角測(cè)量同樣有著廣泛的應(yīng)用前景。通過(guò)兩個(gè)激光位移傳感器組合（以上下對(duì)射的方式），分別測(cè)量、計(jì)算得到被測(cè)物體、材料的厚度，可以應(yīng)用于鋰電輥壓工序；在壓制輥后、收卷前采用激光三角測(cè)量法，測(cè)得壓制后的極片厚度；在涂布工序時(shí)，測(cè)量于涂布后、烘箱前，獲得涂布濕膜的厚度；更可以放置在烘箱后、收卷前，測(cè)量烘干極片的厚度。其優(yōu)點(diǎn)在于采用非接觸式測(cè)量（結(jié)果更精準(zhǔn)），相對(duì)超聲波測(cè)厚儀精度更高、相對(duì)X射線測(cè)厚儀沒(méi)有輻射污染。

TOF飛行時(shí)間法成像技術(shù)也早與其它技術(shù)配合，如聚焦離子束雙束掃描電鏡-飛行時(shí)間二次離子質(zhì)譜一體化技術(shù)（FIB-SEM-TOF-SIMS），應(yīng)用于電子顯微鏡中，實(shí)現(xiàn)了原位二維、三維的高分辨形貌結(jié)構(gòu)觀測(cè)、微量輕元素分析和化學(xué)結(jié)構(gòu)分析等，是鋰電池行業(yè)微分析檢測(cè)的優(yōu)異工具。

當(dāng)然，3D機(jī)器視覺(jué)的崛起并不意味著傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)在鋰電池檢測(cè)的應(yīng)用中失去地位。相反，老牌機(jī)器視覺(jué)供應(yīng)商不斷推出更高精度、更高分辨率、更快響應(yīng)速度的2D解決方案。在鋰電膜面缺陷識(shí)別、極片材料的高清采集等應(yīng)用上，仍具有一定的性價(jià)比優(yōu)勢(shì)。畢竟，選擇貴的，不如選擇更適合的。

當(dāng)然，擺在機(jī)器視覺(jué)面前最大的挑戰(zhàn)并非“看得更清”，而是“認(rèn)得更準(zhǔn)”。傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)的算法主要以基礎(chǔ)模式匹配算法為主，難以解決復(fù)雜場(chǎng)景下的復(fù)雜缺陷檢測(cè)，且需要積累大量缺陷圖片庫(kù)（即深度學(xué)習(xí)能力較差），漏檢誤檢率高，同時(shí)還存在部分軟硬件設(shè)備不兼容的情況。即便到了3D機(jī)器視覺(jué)時(shí)代，這一問(wèn)題仍然普遍存在。雖然各大供應(yīng)商都在布局自己的深度學(xué)習(xí)算法平臺(tái)，但面對(duì)復(fù)雜多變的檢測(cè)樣品及測(cè)試需求，兼顧檢測(cè)速度和精度的算法還是慢一拍。

鋰電市場(chǎng)的爆發(fā)只是中國(guó)制造業(yè)發(fā)展中的一朵浪花。當(dāng)下一個(gè)行業(yè)崛起之時(shí)，機(jī)器視覺(jué)又將以哪些新技術(shù)、新產(chǎn)品來(lái)突破應(yīng)用局限，推進(jìn)中國(guó)制造業(yè)智能化、數(shù)字化發(fā)展之路呢？本刊將持續(xù)關(guān)注。