锂电生产中产生的气泡、黑点、划刻等瑕疵，以及极耳错位等问题都会严重影响电池质量与稳定性。特别是近几年来，电池安全事故频发，引起了锂电厂商和社会层面的关注，电池厂商们越来越重视对电池的视觉检测。
机器视觉相较于人眼在速度、精度、环境要求、连续工作时间等方面均存在显著优势，另外，随着深度学习、高精度成像技术和机器视觉互联互通技术的持续发展，机器视觉的性能优势进一步加大。因此可以利用机器视觉对锂电生产进行实时检测，以保证锂电池性能的稳定性与品质的可靠性。
机器视觉相机可以应用到电池生产的整个过程中，在尺寸测量、外观缺陷检测、字符识别等方面代替人工作业。
下面举例：
电池极片上下对齐检测，如：留白尺寸、涂宽尺寸、上下涂布是否对齐等；
电池极片毛刺检测，自动判断毛刺形态及尺寸；电池极片外观缺陷检测；电池叠片尺寸检测；
电池叠片外观缺陷检测，如：隔膜起皱、长胶起皱、长胶歪斜、叠片不齐、隔膜不齐、隔膜内折等；
电池封装尺寸检测；电池封装外观缺陷检测，如：封装起皱、压极耳、极耳胶不良、压伤、夹伤、角位凹坑等；
电芯测厚及外观缺陷检测，如：破损/漏液、极片翻折、封边异物、凸点、凹陷、划痕/压痕、脏污、表面起皱等；
电池贴胶外观缺陷检测，如贴胶不良、扫码不良、外尺寸不良等。
以上介绍了机器视觉相机在电池领域应用的优势。不仅仅是新能源电池领域，PCB线路板行业、半导体行业、印刷行业、食品行业、纺织服装行业等，也都在广泛应用视觉检测技术。基于机器视觉和数字图像处理技术的自动化检测必将取代人工检测成为未来发展的必然方向。
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