在光伏组件EL（电致发光）成像质检中，隐裂、断栅、黑斑等缺陷对比度低、形态细长，而组件图像动辄数千万像素，整图直接推理既慢又容易漏掉小目标。本阶段实验室做了一组工程化验证：将EL原图按重叠切块送入轻量分割网络，重叠区用于抑制拼接边界伪影；再依据缺陷的长度、面积与所处区域（电池片边缘、主栅附近）输出分级结果，而非只给“有/无”判断。
进展要点：
- 在自建EL样本集（含人工注入裂纹的合成样本）上，切块推理将单块组件处理时间压到约1.8秒，隐裂召回率较整图基线提升约12个百分点，过杀率保持在可接受区间；
- 分级阈值与判级规则解耦，现场可按订单标准调整，无需反复重训模型。
下一步计划：验证不同厂商EL相机的成像差异对模型的影响，并尝试用少量现场标注样本做在线校准，把“换线即重标”的成本降下来。
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