机器视觉应用领域有哪些？

想了解更多相关内容，可以下载报告《机器视觉行业英特尔赋能工业数字化升级：机器视觉特刊2024》查看，以下内容都是根据该报告总结的，仅供参考。

当前，机器视觉已经被广泛应用于半导体、汽车制造、消 费电子制造、锂电、光伏、医药，物流，能源与食品包装 等众多行业，跨行业成为其应用的主要特点，生产质量控 制和预测性维护成为这些行业必不可少的数字化和智能化 变革的支撑。

3C 电子制造：3C 电子制造对于精度的要求越来越高， 部分产品的瑕疵尺寸指标已经小于 10um 以下，超过了 人眼的分辨率极限，单靠人工的品质检测方式已经不能 满足生产现场的要求，必须采用机器视觉技术才能确保 产品出厂质量。

半导体：机器视觉在半导体行业中的应用主要涉及到半 导体外观缺陷、尺寸、数量、平整度、距离、定位、校 准、焊点质量、弯曲度等检测，尤其是晶圆制作中的检 测、定位、切割和封装过程全程都需要机器视觉技术的 辅助。随着半导体产业规模的不断扩展以及技术的不断 革新，半导体企业对于检测效率与精度的要求在不断提 升，这将推动机器视觉应用的快速落地。

光伏：在光伏产品的几大生产环节中，机器视觉系统可 在产品生产控制、质量把控、生产管理方面为企业带来 多项助益。在硅片环节，金刚线切割机将具备更高线速、 更小轴距，使用线径更小的金刚线，对视觉系统的精度 有了更高要求；硅片分选设备需要更灵活的尺寸规格切 换能力，生产效率，以及对硅片厚度、线痕、尺寸、隐 裂等的检测精度；在电池片环节，激光设备因新的工艺 需求也对视觉精度、稳定性要求更为严格；丝网印刷机 中，双轨高精度大硅片印刷设备对视觉系统能力的集成 度需求更高；在组件环节，划焊一体机将成为新建产线 的宠儿，其中对组件全尺寸的兼容能力、电池片切割精 度、0BB串焊技术的创新，也将提升机器视觉系统的应 用和技术迭代速度。

 汽车：保证汽车生产过程的高效与安全是汽车生产企业 的重要目标。通过将机器视觉系统应用于质量检测、装 配等流程中，企业可有效提升大部分系统和组件的性能， 确保汽车零部件制造商和汽车装配厂所生产的产品满足 汽车行业严苛的质量要求。2021年是我国新能源汽车产 业市场化的“元年”，在一系列利好因素带动下，我国新 能源汽车产业高速发展带动上游动力电池需求增加，间 接带动我国锂电池设备市场规模的增长。

锂电：锂电池在迈向PPB极限制造的目标过程中，工艺 非常复杂，机器视觉的特点就是-极高的检测效率、检测 精度和超强稳定性，改变锂电池的生产方式，已成为锂 电池生产装配中的标准配置。电芯前段工序，在涂布、 辊压等环节，锂电池表面容易产生露箔、暗斑、亮 斑、 掉料、划痕等缺陷，机器视觉主要 应用于涂布的涂覆纠 偏、尺寸测量，极片的表面瑕疵检测、卷绕对齐度等环 节。 电芯后段工序主要应用于裸电芯极耳翻折、极耳裁 切碎屑、极耳、入壳顶盖和密封钉焊接质量检测以及电 芯外观检 测、尺寸测量、贴胶定位等。 模组和pack 工 序主要应用于底部蓝胶、BUSBAR 焊缝、侧焊缝、模组 全尺寸和 PACK 检测等。

 物流：通过在自动化物流系统中应用机器视觉系统，快递 物流企业能够获得精确的计费依据、实时的分拣信息、长 效的历史数据，为快件分拣、费用结算、物流追溯提供 基础支撑，进而提升物流运转的效率，并帮助快递物流 企业获得数据洞察，改善决策与调度水平。