AI显示面板外观检测：Mura量化与判级收敛

显示面板外观检测中最难的并非破片与脏污，而是低对比度的Mura云斑、膜层干涉色差与细微划痕。这类缺陷信噪比低、边界模糊，且受背光均匀性与成像角度影响，同一缺陷在不同视角下灰阶差异明显。

本期实验走的是「先量化、再判级」的路线：以明场加暗场双通道采集，对周期性像素结构与背光不均做背景建模并取残差图；在残差域上提取缺陷的对比度、面积、长宽比与梯度方向，形成可复核的量化描述，再交由分级模型映射到面板厂的判级规则。

要点

• 进展：内部验证显示，Mura类的漏检主要来自低对比度边界，引入多视角一致性校验后误报有所下降，但单工位节拍仍需与产线对齐。
• 下一步：把量化输出与判级规则解耦，让工艺工程师可自行调整阈值，模型只负责稳定输出缺陷描述；同时补充不同亮度与色温下的成像标定。