显示面板AI外观缺陷检测定制：Mura增强与复判

在显示面板模组外观检测中，低对比Mura、微划伤与异物在高速产线上常因反光、膜层干涉和光照不均被漏检或过杀。本期实验室围绕定制系统的成像与判定链路做了阶段性验证：采用多角度明暗场分时成像，先做面板ROI配准与光照归一化，再用局部对比度增强和频域滤波突出Mura边界；分类端将缺陷分为划伤、异物、气泡、Mura与脏污五类，并按型号维护独立阈值，减少单阈值跨型号漂移。

要点：
· 在中小尺寸OLED模组试产线上，低对比Mura召回率提升约12个百分点，复判环节误报下降约30%，单张检测节拍保持在100 ms内。
· 下一步计划：引入多帧时序投票与面板ID追溯，将复判结果回流为阈值自学习样本，并与MES/QMS对接，实现缺陷档位和批次趋势的可追溯。