AI面板外观缺陷检测定制：Mura分级与低对比度检出

显示面板外观检测的难点不在破片与脏污，而在低对比度的Mura、微划痕与浅压痕：对比度常低于3%，且随视角、环境光与面板自身亮度漂移而时隐时现。本阶段围绕该实验室方向做了两处收敛。

一是成像端。用多角度低掠射条纹光配合分段曝光，对同一面板采集4组通道图，先做亮度均匀性校正与背景建模，把缺陷信噪比从约2.1提升到5.4，弱Mura不再依赖人工放大镜复核。

二是判定端。将流程拆为「疑似定位—特征测量—分级判定」：定位用轻量分割网络保召回，分级用对比度、面积、边界锐度、所在区域（可视区/边框区）等可解释特征回归到A/B/C等级，避免端到端模型对等级标准解释不清。

要点：

• 阶段性数据：覆盖盖板、Cell、模组三段工序的1.2万张样本上，弱对比度缺陷召回由86.3%升至95.7%，过检率由4.8%降至2.1%，单张判定约270ms。
• 下一步：引入跨型号迁移与在线难例回流，对曲面、折叠屏的视角畸变做几何归一，并验证高速产线（≤1.5s/片）下的稳定性。