柔性屏折痕缺陷检测：折叠屏手机产线微米级折痕分析系统

折叠屏手机因柔性屏的反复弯折特性，易在折叠区域产生微米级折痕缺陷，导致屏幕显示异常（如亮斑、色差、触控失灵）甚至结构失效。极视科技针对这一行业痛点，开发了一套基于多光谱成像与深度学习的微米级折痕分析系统，可实现折叠屏产线全流程折痕缺陷的实时检测、量化评估与工艺溯源，助力厂商提升产品良率15%以上，降低售后维修成本30%。

一、系统架构：高精度、全流程、可追溯的检测体系

1. 硬件系统：多模态感知与微米级定位

• 光源模块：

• 采用环形LED阵列（波长覆盖可见光400-700nm+近红外850nm），通过多角度照明增强折痕表面微结构对比度；

• 集成偏振片过滤屏幕反射光，减少环境干扰，提升信噪比（SNR＞40dB）。

• 成像模块：

• 高分辨率工业相机（5μm/pixel，分辨率12MP），搭配远心镜头（畸变率＜0.05%），确保折痕形貌无失真采集；

• 3D激光轮廓仪（精度±0.5μm），扫描折痕区域表面高度变化，生成三维形貌图（Z轴分辨率0.1μm）。

• 运动控制模块：

• 六轴机械臂（重复定位精度±0.02mm）搭载成像系统，实现屏幕折叠区域的自适应对焦（对焦速度＜100ms）与多角度扫描（覆盖0°-180°弯折范围）。

2. 软件算法：多任务深度学习与形貌分析

• 折痕缺陷检测算法：

• 基于YOLOv8-Ultralytics模型优化小目标检测能力，通过注意力机制（SimAM）强化模型对微米级折痕（宽度＞2μm）的感知；

• 结合多光谱图像融合（可见光+近红外），提升对透明OLED层下折痕的检测灵敏度（召回率＞98%）。

• 三维形貌重建算法：

• 采用相位测量轮廓术（PMP）解算3D激光轮廓仪数据，生成折痕区域表面粗糙度（Ra）与波纹度（Wt）参数；

• 通过深度学习补全算法修复遮挡区域（如屏幕支架遮挡部分），确保形貌数据完整性。

• 缺陷分类与溯源算法：

• 基于ResNet-50+Transformer模型对折痕进行分级（轻微/中度/严重），并关联产线工艺参数（如弯折半径、速度、温度）；

• 通过SHAP值分析定位关键工艺因素（如弯折半径每减小0.1mm，严重折痕风险提升12%），为工艺优化提供数据支持。

二、核心技术：攻克柔性屏检测三大难题

1. 微米级折痕的精准定位与量化

• 挑战：柔性屏折痕宽度仅2-10μm，传统视觉检测易受屏幕像素排列（如Pentile子像素）干扰，导致误检。

• 解决方案：

• 开发子像素级对齐算法，将成像系统坐标系与屏幕像素坐标系精准匹配（误差＜0.5像素）；

• 采用频域滤波（如Gabor滤波器）提取折痕边缘特征，结合亚像素级边缘检测（精度0.1μm）实现量化评估。

2. 透明OLED层下折痕的无损检测

• 挑战：透明OLED层会衰减近红外光，导致传统透射式检测方法失效。

• 解决方案：

• 创新反射-透射混合成像模式：近红外光从屏幕背面透射（检测下层折痕），可见光从正面反射（检测表面折痕）；

• 通过多模态数据融合网络（MFNet）融合两种模式图像，提升深层折痕检测准确率（从72%提升至95%）。

3. 产线高速检测与实时反馈

• 挑战：折叠屏产线节拍要求检测时间＜2秒/片，传统离线分析无法满足需求。

• 解决方案：

• 在边缘计算设备（如NVIDIA Jetson AGX Orin）部署模型量化版YOLOv8（FP32→INT8），推理速度提升3倍（从150ms/帧降至50ms/帧）；

• 优化数据流架构：成像与检测并行处理（机械臂移动时预加载下一片屏幕数据），整体检测周期压缩至1.8秒/片。

三、应用场景：覆盖折叠屏全生命周期管理

1. 产线良品检测

• 功能：

• 检测折叠屏弯折区域（如铰链两侧10mm范围）的折痕宽度、深度、长度，标记缺陷位置并生成3D形貌热力图；

• 对接MES系统，自动分拣良品（折痕参数＜工艺阈值）与不良品（需返修或报废）。

• 价值：

• 单线日检测量提升3倍（从2000片→6000片），人工目检成本降低80%；

• 严重折痕漏检率从15%降至0.5%，售后投诉率下降40%。

2. 研发工艺优化

• 功能：

• 积累不同工艺参数（弯折半径0.5-5mm、速度10-100mm/s、温度20-80℃）下的折痕数据，构建工艺-缺陷关联数据库；

• 通过数字孪生平台模拟工艺调整效果（如将弯折半径从2mm优化至3mm，折痕深度降低30%），缩短研发周期50%。

• 价值：

• 帮助厂商快速定位最优工艺窗口，减少试错成本（单次工艺试验成本从￥50万降至￥10万）；

• 推动折叠屏从“可用”向“耐用”升级，提升产品竞争力。

3. 售后质量追溯

• 功能：

• 对售后返回的故障屏进行折痕复检，结合产线检测数据定位缺陷来源（如产线漏检或用户使用不当）；

• 生成质量追溯报告（含折痕演变时间轴、工艺参数记录），为责任判定提供依据。

• 价值：

• 减少厂商与用户的纠纷（售后返修争议率下降60%）；

• 通过大数据分析用户使用习惯（如弯折频率、角度），反哺产品设计（如优化铰链结构）。

四、行业实践案例

案例1：某头部折叠屏手机厂商

• 场景：产线折痕检测依赖人工目检，漏检率高（12%），且无法量化折痕参数，导致售后维修成本居高不下。

• 方案：

• 部署极视科技微米级折痕分析系统，集成5μm相机+0.5μm激光轮廓仪；

• 与厂商MES系统对接，实现检测数据自动上传与工艺参数联动调整。

• 成果：

• 产线良率从82%提升至91%，单线年节约成本￥1200万元；

• 售后维修中因折痕导致的比例从35%降至10%，用户NPS评分提升25%。

案例2：某新材料折叠屏研发企业

• 场景：新型超薄玻璃（UTG）折叠屏易产生深层折痕，传统检测方法无法穿透UTG层。

• 方案：

• 定制反射-透射混合成像系统，优化近红外波长（940nm）以穿透UTG；

• 开发深层折痕补全算法，修复UTG与OLED层间的信号衰减。

• 成果：

• 成功检测UTG层下5μm级折痕，检测准确率92%；

• 助力企业缩短研发周期8个月，率先实现UTG折叠屏量产。