显示面板AI外观检测：微米划痕与Mura分级

显示面板的外观缺陷大多藏在低对比度里：微米级划痕、异物与Mura在常规正面照明下几乎不可见，人工判级又受视角和疲劳影响。本阶段我们围绕Cell段外观检测做了三件事：用多角度暗场与低角度掠射光组合成像，把划痕的散射信号从面板自身纹路中分离；用轻量分割网络完成缺陷定位，再以背景低频拟合的残差图给Mura打分，绕开“边界不清、无法框选”的难题；针对换型，把型号差异收敛到成像配方与阈值表，模型主体保持不变。

进展：在一条6.5代线试运行，覆盖划痕、异物、Mura、亮暗点等6类缺陷，过杀率较原规则方案下降约三成，单张推理稳定在200ms内，不拖节拍。

下一步：补充低照度与曲面边缘样本，验证缺陷合成数据对少样本类别的增益。