AI显示面板外观缺陷检测：弱对比与跨批次校准

在显示面板外观检测中，划痕、异物、Mura 等缺陷常因低对比度、镀膜反光与批次色差而被漏检。本阶段实验聚焦两条路径：一是采集多角度、多曝光图像，将明场/暗场信息融合为缺陷增强图，并在训练中引入可控合成缺陷，提升弱对比样本的召回；二是用产线良品做在线基线校准，按型号、批次和工位建立轻量漂移监测，减少因色偏和膜层差异导致的误报。

要点：

• 在 3 个型号、2 个批次的试产数据上，弱划痕与微异物的漏检率由 2.1% 降至 0.8%，过杀率下降约 15%，单张推理耗时保持 120ms 以内。
• 下一步将扩展 Mura 与边缘崩缺样本库，接入复判模型做二次确认，并验证跨厂区迁移时的阈值自动校准策略。