“视觉检测”助力新能源汽车跑出“制造加速度”
据中国汽车工业协会发布的2022年10月新能源汽车产销情况数据显示，国内新能源汽车继续保持高速增长，月度产销再创新高，新能源汽车产销分别完成76.2万辆和71.4万辆，同比增长87.6%和81.7%。当前，新能源汽车已成为最热门的赛道之一。
在国内新能源汽车市场迅猛发展的同时，各个品牌之间展开的角逐战也愈加激烈。比亚迪、特斯拉两家销量持续领跑；造车新势力“蔚小理”、哪吒、零跑等内卷升级，产品加速换代升级，此外，华为、百度、小米等跨界品牌也在频频发力。在此推动下，随着新能源汽车市场份额的不断增加，也有效拉动了对工业机器人的应用需求。
新能源汽车热，开启视觉检测“新蓝海”
据了解，汽车产业是最早部署和应用工业机器人的行业。而近年来，快速崛起的新能源汽车行业，特别是其中的锂电池检测，正成为一片新增的蓝海。
据高工产业研究院（GGII）数据显示，2020年我国锂电池产能为511GWH，预计2022年将达到802GWH，2023年进一步提升至1056GWH。这意味着锂电池需求量快速提升，对检测设备的需求也将同步增加。
在检测行业，与人类视觉相比，机器视觉优势明显，在检测缺陷和防止缺陷产品被配送到消费者的功能方面具有不可估量的价值。在动力电池大规模制造下，电池企业对检测精度、检测速度、图像传输、 缺陷分析等领域要求愈发严苛。随着锂电池等新能源产业制造过程的转型升级，实现自动化检测尤为重要。
AI赋能缺陷检测，准确率高达99.99%
在锂电行业应用场景中，锂电池上游材料的质量检测，锂电池前段工序的检测，以及后段的外观检测，机器视觉均有广泛应用。机器视觉可以帮助锂电行业严格把控产品质量，提升生产效率。
由此可见，在新能源汽车需求的带动下，进一步推动了机器视觉行业的发展，给具有核心竞争力的机器视觉企业带来巨大的发展机会。
对深眸科技来说，作为国内较早聚焦工业4.0、发力智能制造的企业，如今将深度学习和传统机器视觉技术相融合，赋能工业领域的智能制造升级，在应用场景上广泛“解锁”。当前，机器视觉产业链下游已延伸至3C电子、医药、汽车、锂电、物流仓储等行业，其中锂电行业需求则增长明显。
在锂电池外观检测中，面对缺陷种类较多，涉及虚焊、脱焊、极群装反、极柱变形、汇流排折弯、极耳数量等现象，深眸科技自主研发的工业AI视觉系统，采用深度学习算法构建的AI视觉检测技术，针对不同缺陷，能够实现场景复用定位、分割算法，对缺陷特征的大量学习，产出交付识别效果，极大程度提高了缺陷筛查的准确率和泛化能力，目前，缺陷检测准确率可以达到99.99%以上。
如今在锂电池的外观检测上，还没有形成统一的行业标准，也没有明确的数据确定产品是否符合不良品。深眸科技相信随着机器视觉技术的发展，新能源制造行业对制造精度等要求的提高，将不断增加对机器视觉技术的需求，从而进一步推动机器视觉行业的整体发展。
