机器视觉系统在工厂自动化中起着至关重要的作用，并且在更多领域正在迅速发展。虽然机器视觉曾被认为仅仅是人类视觉的替代品，但如今它已成为质量和生产力的驱动力，能够捕获多维甚至不可见的微米级信息。

电池生产过程中，由于涂布机，辊压机造成的箔片，黑斑，亮点，出料，皱纹等一系列缺陷。涂层对电池的性能影响很大，电极涂层的一般过程是：放卷→张力控制→自动校正→涂层→烘干→自动校正→张力控制→卷绕。在涂装过程中，涂层，辊压连杆很可能导致极芯片缺陷，严重影响电池的性能和使用寿命，甚至爆炸，威胁人身安全和财产安全。

而目前对于板材缺陷检测，国内大多数厂家都采用传统的手工检测，检测效率低，由于受到工人主观因素的影响，漏检检查发生，不合格的纸张流向下一工序，铅为了严重后果，而且效率要求不断提高，基于机器视觉技术和数字图像处理技术的板材缺陷自动检测  将取代人工成为必然的发展方向。

1、精度高：可准确识别涂层划痕，极片损坏，极耳焊接不对称等现象，准确率远高于人眼检测。

2、客观可重复性：电池测试结果不受人为因素影响，如主观意图，情绪，视觉疲劳等，具有较高的可信度。

3、速度快，效率高，成本低：人眼观察时检测次数可达15m / min，机器视觉检测时检测次数可达60-80m / min，大大提高生产率，节省人工成本。