显示面板外观检测中，Mura（亮度不均、云状斑）属于最难稳定判定的类别：对比度常低于2%，边界模糊，且不同型号、不同背光档位下的背景亮度分布差异明显，固定阈值与模板比容易在漏检与过检之间反复摇摆。
本实验室在《显示面板AI外观缺陷检测系统定制》中试验了一条「背景匀光＋残差增强」路线：先用低频曲面拟合（多项式与引导滤波组合）估计每张面板的亮度背景，做逐像素归一化，把缓慢变化的亮度梯度压掉；再在残差图上用轻量分割网络定位候选区域，并按面积、对比度、梯度方向输出分级建议。背景模型按机型与背光档位分别标定，避免一套参数通吃。
进展与下一步：
- 进展：在合作产线离线样本集上，弱对比Mura召回相对固定阈值基线有明显改善；残留过检集中在面板边缘与导电胶区域，已用分区掩膜抑制；
- 下一步：把背景模型切换与判定阈值绑定到机型配方，接入人工复判结果做在线微调，并补充多亮度档位样本验证稳定性。
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