显示面板AI外观检测：Mura分级与复判分流

面板外观检测的难点不在缺陷是否明显，而在缺陷与背景对比度低、背景纹理呈周期性，单纯调阈值常陷于过检与漏检之间反复。本期工作重心从「调阈值」转向「缺陷分级与复判分流」。

做法上，先按工序建立缺陷词典（Mura、亮点/暗点、划伤、异物、Particle），用语义分级替代单一良/不良判定；模型输出缺陷类别、等级与置信度，高置信度样本直接判定，边界样本进入人工复判队列，复判结论按日回流做增量训练，形成闭环。

要点：
· 进展：Module段试点批次中，Mura类过检率较原阈值方案下降约三成，人工复判量减少约四成，试点批次未出现漏检。
· 下一步：将Array/Cell段图像纳入同一缺陷词典，验证跨工序迁移效果与边缘推理节拍是否匹配。