显示面板AI外观缺陷检测：微米划痕与Mura的成像增强

在显示面板外观检测中，微米级划痕与低对比度Mura（亮度不均）长期依赖人眼在高亮度暗室中判定，漏检与误判随班次波动。本实验室近期实验聚焦「成像端先行」：在已有高分辨率线扫方案前，引入可控多角度低角度掠射光与分区亮度补偿，使划痕在灰度上的梯度响应提升约2~3倍，同时抑制面板自身图案纹理的干扰。

算法侧采用两阶段策略：先以轻量分割网络在增强图上提取疑似缺陷，再对候选区域做局部对比度归一化后分类，区分划痕、脏污与真实Mura。目前在半自动数据集上，微划痕召回率由人工抽检基线的约82%提升至94%，过检率控制在3%以内；Mura分级与人工判定一致率约88%。

要点：
1) 进展：多角度掠射成像+分区补偿已成为固定预处理链路，模型在换型后仅需少量样本即可校准。
2) 下一步计划：引入缺陷合成增广与跨机台一致性校准，验证不同面板尺寸与膜层结构下的稳定性，并输出可复现的照明-算法联合参数模板。