面板外观缺陷AI检测：多光源成像与复判闭环

显示面板的外观缺陷分两类：一类是亮度型（Mura、异色点、亮点），一类是形貌型（微划痕、异物、边缘崩缺）。在单明场成像下，这两类缺陷的对比度常常不足以支撑稳定判定——亮度型被光照不均淹没，形貌型受面板自身图案纹理干扰。本期实验的方向是把成像与判定拆开处理：多光源分时采集（同轴明场、低角度暗场、掠射侧光），用光度立体把表面法线与反照率分离，使亮度型缺陷走反照率分支，形貌型缺陷走法线分支，再各自接入独立的判别模型与阈值，避免一个模型兼顾两种成像语义。

进展与下一步：
1）在部分面板规格的内部验证中，暗场与掠射通道对细划痕的信噪比明显优于单明场，分流后误报主要集中于边缘、Mark区与治具接触点，已用区域掩膜和治具坐标标定收敛；
2）下一步做跨尺寸、跨批次的成像一致性校准（光源衰减与相机响应），并把人工复判结果作为小样本增量数据回流，目标是在保持漏检不外流的前提下，把复判率压到可控区间。