随着锂电池制造智能化、自动化程度的提升，机器视觉产品开始广泛的应用于锂电池设备生产的各个工段。从前段工艺的涂布辊压，到中段工艺的电芯组装，再到后段化成分容之后的电芯检测以及模组PACK段，机器视觉应用渗透率在逐步提升。
机器视觉在锂电池设备中的广泛使用，对锂电池品质管控带来了显著的提升。以视觉检测为例，机器视觉的使用一方面可避免人工操作带来的污染，另一方面可及时截断批量不良品流向终端。除改进品质管控外，通过视觉软件和算法对缺陷测量数据的分析，可进一步为电池企业工艺改进方向和品质优化，提供数据支持和决策依据。
据GGII数据统计，随着机器视觉在锂电池制造测量和缺陷检测的大规模应用，2022年中国锂电机器视觉检测系统市场规模达21亿元，同比增长60%，预计2023年达30亿元。尽管机器视觉在锂电池中的应用规模随着智能化程度的提升在快速增长，但目前渗透率仍偏低，未来还有较大的提升空间。尤其是锂电池自动化产线的提升、无人车间的投入，未来依靠机器视觉的完全在线检测，将会替代目前的离线取样检测和半自动人工抽检方式，推动机器视觉产品在锂电池制造中的应用占比进一步提升。
GGII预计到2026年中国锂电机器视觉市场规模将达80亿元，2022-2026年年复合增长率达40%，增长点主要来源于：
1）应用场景的增加，未来机器视觉在锂电池制造环节渗透率上升；
2）过去锂电池质量主要依靠人工检测，视觉替代人工检测的趋势加快；
3）早期锂电企业扩产不会考虑很多AI场景的铺设，后期会做视觉检测系统的加装。
