AI显示面板外观缺陷检测：多角度打光与Mura分级

显示面板外观检测的难点不在明显破片与脏污，而在低对比度的Mura、细划痕和边缘异物：背景亮度不均、曲面与边框反光，单角度环形光容易把缺陷淹没在纹理里。本实验室本期围绕“成像—匀光—分级”三段做小步验证，不急于宣称端到端替代人工复判。

做法上，先固定相机与样品位姿，用同轴明场、低角度暗场、侧向掠射三路分时曝光采图，标定每一路对划痕、异物、Mura的响应差异；检测端先用背景估计与低秩分解压掉低频亮度起伏，再送入轻量分割网络输出缺陷掩膜，最后依据面积、对比度与梯度方向判级。分类头用缺陷字典做少样本微调，缓解样本稀缺。

要点一：在自制工装台上以6.7英寸OLED样品三个批次测试，暗场下细划痕与异物检出率由约82%提升至94%，过检上升约2个百分点，主要来自边框反光。
要点二：下一步把分时曝光与光源控制器时序对齐，压进产线节拍，并补采曲面盖板样本，验证分级阈值是否需按机型重标定。