制造能力是制造業永恒修煉的“內功”。電池制造的要求正從ppm向ppb演進，對良率的追求近乎極限，數字化技術成為伸向極限的觸手，新技術的應用正助力電池制造成本、效率、體系邁向新階段，推動極限制造變革。
在檢測方面，機器視覺正滲透至電池生產的前中后段，但在滲透率方面仍有很大的提升空間。
行業呼吁著“看得懂”電池生產的機器視覺檢測，不止“替代人工”，更是通過對生產數據的采集、分析打開電池產線“智識”。針對此，不少機器視覺設備商開始深入電池制造產線，打造契合產線應用的電池檢測方案，微亞便是其中之一。
從過去的應用案例看來，說微亞是懂電池的機器視覺一點也不為過。微亞在電池制造領域有著清晰的打法：“堅持長期主義 做困難而正確的事”為價值引領，貫通底層技術壁壘，深入電池產線應用，打造契合電池制造領域的機器視覺檢測方案。
市場方面：自2015年起，在電池制造近8年的深耕助力微亞迅速切入國內外頭部電池企業供應鏈。并且，近日微亞獲得時代上汽2022年度“聯合創新獎”，受到來自客戶的直接認可。
產品方面：圍繞電池產線前中后段布局了全面的機器視覺檢測方案，2022年后，基于大量案例中的電芯段、模組段共性，對中后段檢測推出了標準化方案。
研發方面：貫通光學、視覺、機械、電器、算法、軟件六面，通過底層技術攻破，提升設備的產線應用能力。
基于此，微亞在檢測環節助力電池制造精修內功。而微亞的發展之路，同樣是電池制造運用數字化技術走向極限制造的縮影。以微亞為觀察窗口，TWh時代，下一階段電池制造能力的競逐充滿著數字化技術的無限可能。
機器視覺檢測之于電池制造
電池制造賽道對于機器視覺企業坡長雪厚，但真正切入時才會發現挑戰與機會并存。
應該看到，受制于起步時間晚，比起海外，國內機器視覺設備商無論在軟件還是硬件方面仍存在差距。
時間線拉至2016年，機器視覺在電池制造中的應用仍為少數。彼時為滿足寶馬集團對電池產線的高要求，寧德時代需要在模組段的匯流排焊接、焊縫焊接段用機器視覺檢測。而在國內找到一家符合要求的機器視覺設備供應商并不容易。
同樣，對于國內機器視覺設備企業而言，挑戰高精密檢測要求的電池制造領域同樣需要勇氣。
當其他機器視覺設備商還在觀望徘徊時，微亞將項目承接了下來。促使微亞接下項目的，不僅有公司自2013年進入機器視覺領域在消費電子以及面板行業中積累的底氣，還有一份攻下電池制造高地的魄力。
微亞告訴高工鋰電，除了規模制造對機器視覺檢測的大視野、高精度、高速度共性要求，還需要注意電池生產的特性。因動力電池各環節的檢測會使用到大量的焊接工藝，如超聲波焊接、脈沖焊接等，焊接結構非常復雜，且剛完成焊接后的工件表面材料高亮、高反光，常規的檢測方案很難做到準確檢測。
迎難而上，在與寧德時代的合作中，微亞成為國內使用3D+AI算法解決行業難題的先行者。此后，微亞開始在電池制造檢測中大展拳腳。
檢測方案方面，微亞電池各生產環節，已形成鋰電池電芯尺寸外觀AOI、頂蓋焊3D-AI檢測、密封釘3D-AI檢測、電池模組檢測、涂布檢測、鋰電池電芯尺寸外觀AOI等檢測方案。
市場方面，微亞自2016年進入電池制造領域，不斷進入電池企業供應鏈，先后與寧德時代、比亞迪、蜂巢能源、億緯鋰能、欣旺達等頭部電池企業建立合作關系，并實現大批量交付及驗收（滿足“0漏檢”要求）。
直抵應用
打開產線“智識”
對于電池制造的數智化轉型，寧德時代首席制造官倪軍看好用4T推動：IT（互聯網技術）DT（數據技術）AT（分析技術）OT（運營技術）。他表示：“如果對一個行業的OT不做深入理解，不進行深度融合，你是無法幫助客戶解決問題的。”
OT引領，IT、DT和AT充分融合的觀點與微亞所堅持的路線不謀而合。微亞認為，單從軟件或硬件任何一方面探討機器視覺都是“紙上談兵”，“軟硬協同”才是真正衡量機器視覺設備的關鍵。秉持這樣的觀念，微亞一頭扎進電池制造應用場景。
作為率先進入電池制造領域的機器視覺設備商，微亞的履歷簡單但“硬核”。2016到2021是微亞的埋頭深耕期。6年間，微亞僅服務了兩家客戶——寧德時代和比亞迪。
對兩家頭部電池企業的長期深耕讓微亞對電池生產的檢測需求有著更為深刻的理解。微亞告訴高工鋰電，檢測缺陷并不難，難的是識別缺陷。在具體的生產場景中，一道劃痕深到什么程度才可以被判定為缺陷，諸如此類的細節往往才是真正對機器視覺檢測能力的考驗。
2021年后，微亞基于此前的積累厚積薄發，對電芯段和模組段的檢測共性推出標準化檢測方案，并在全行業推廣。這種打法迅速幫助微亞切入億緯鋰能、蜂巢能源、欣旺達等電池企業供應鏈。
助力微亞接連斬獲頭部客戶的，是公司過硬的檢測實力。如在電芯段，復雜多樣的缺陷種類給成像和缺陷分析帶來更大的困難。即便如此，微亞的電芯尺寸外觀AOI方案在電池企業的實際運用中有著表現亮眼。
硬件方面，運用高速線掃實時在線技術，做到深度客制化成像；在檢測精度方面，電芯尺寸（長/寬/高）量測精度到0.01mm，在平面度、平行度量測精度可達0.02mm；電芯外觀（劃痕、凹坑、電解液腐蝕等）檢測精度可達0.2mm。
軟件方面，微亞自主開發算法，集傳統2D圖像算法、3D點云算法以及AI深度學習算法所長，實現缺陷檢測與系統分類，并實時生成監控曲線、輸出數據分析。此外，與MES的無縫對接可進而與生產系統協同，做到及時預警。
效益上，對極柱劃痕、極柱凹坑、塑料件缺失、防爆膜破損、藍膜氣泡、電解液腐蝕、鋁殼凹坑、鋁殼麻點等復雜缺陷的檢測效果大幅替代了人工目檢，單臺設備可節省人工12人以上。此外，該方案使用集成式成像技術，可實現超99%的缺陷檢出率、超95%分類準確率，與常規方案相比，可提升出貨良品率超過2%。
貫通底層
深耕電池檢測高精密賽道
隨著國內整體制造能力的提升，機器視覺領域也涌現出一批國產替代的強勁選手，但聚焦電池制造，真正能滿足電池高精密制造要求的機器視覺設備商仍為少數。而微亞憑借契合電池產線的檢測實力接連斬獲頭部電池企業客戶，成為電池制造高精密檢測領域中毋庸置疑的“黑馬”。
這背后的底層驅動力，則是公司價值觀引領——堅持長期主義，做困難而正確的事。
微亞表示，應該正視的是，在軟件、硬件方面，國內機器視覺仍與國外先進設備商存在差距。但深耕細分賽道、打磨應用能力，更是國產機器視覺設備商趕超海外的關鍵機會以及鑄造自身核心優勢的重要來源。
針對此，微亞從2013進入機器視覺行業起，就堅定對底層技術的自研與突破路線。之所以“正確”，是因為對底層技術的掌控，相比于外采進口設備，在后續與客戶的配合中，可實現靈活調整，解決更實際的應用問題。
而真正攻破底層技術，需要直面研發投入、團隊搭建等方面的困難，這同樣是機器視覺設備商的需要長期堅持的“內功”修煉。
微亞自2013年進入機器視覺領域便在這條道路走得扎實而堅定。目前，微亞已建立光學、視覺、機械、電氣、算法、軟件六個獨立的研發團隊，貫通光、視、機、電、算、軟六面，為檢測應用筑牢堅實技術底座。
基于此，微亞將以鉆研底層檢測算法為核心，重視平臺化應用質量，實現將算法與軟件嵌入硬件載體，進一步推進機器視覺檢測標準化。
而標準化的探索同樣助力微亞開拓更多元的應用場景。除了繼續保持與電池企業的合作，微亞還在嘗試與設備廠商合作，將機器視覺與主設備結合，這將進一步為產線“瘦身”。
應該看到，電池生產的競爭重心從制造規模向制造能力轉移，運用數字化技術打開產線“智識”實現制造能力升維刻不容緩，新階段的賽程將為機器視覺的應用打開更大的切口。
微亞在電池檢測的深耕與發展，已為應用于電池制造各環節的智能裝備提供了切入賽道的范式。此外，對于機器視覺等智能裝備而言，中國電池產業出海的歷史機遇更是國產設備從追趕世界一流制造到成為世界一流制造的機會。陪伴國內電池制造走向智造的微亞，也將作為國產機器視覺崛起之路上的典型之一，緊跟電池制造走向海外的步伐，探索更廣闊的市場機遇。
