外观质检早期多以图像级分类为主，只能回答“有没有缺陷”，难以回答“多大、是否超差”。实验室近期的探索方向，是把缺陷检测推进到像素级分割，让缺陷面积与长度成为可量化、可追溯的判据。
实验选取划痕与脏污两类表面缺陷，用带像素级标注的小样本集训练轻量分割模型，并与原分类模型在同一测试集上对比。
- 进展：约三百张像素级标注图像即可让划痕分割获得可用的边界精度，缺陷面积的重复测量偏差控制在个位数百分比；据此做的自动分级，与人工判定的一致率高于直接采用分类置信度阈值的方案。
- 下一步：评估以图像级标注配合弱监督的方式降低标注成本，并将分割输出接入产线判级规则，验证在真实节拍下的稳定性与长期漂移表现。
结论仍偏保守：分割并非在所有缺陷类型上都优于分类，边界模糊、半透明缺陷的标注一致性是主要制约。相关对比数据正在整理。
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