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行家说丨0.01%漏检率，起底这款国产AI+Mini LED设备

考拉悠然服务号

2025-11-04

导读：2大策略

本文转载自：行家说Display

步入2025年Q4，行家说白皮书团队进入一年一度的产业密集调研期，捕捉产品创新与产业走向。而在今年针对COB环节的专项调研中，我们关注到一个变化：Mini LED AOI检测设备出现新进展。

在调研某头部屏厂COB直显产线时，我们发现其检测方案取得突破：漏检率控制在0.01%以下，炉前修复效率提升40%，产线直通率达80%。

基于这一发现，我们进一步锁定了该产线AOI检测设备的核心供应商，并拆解这款设备的技术参数与性能优势，同时梳理了该设备研发企业的背景与特点——希望通过这些具象化的信息，为聚焦检测环节的产业同仁提供可落地的参考价值。

Mini LED AOI检测行业痛点

调研显示，随着Mini LED向高像素密度（单板8万颗芯片）与芯片微缩化演进，检测环节成为制约量产效率与控本的核心瓶颈。在PCB分板检测已相对成熟的当下，固晶与封装这两大关键工序，仍面临挑战：

1）固晶后AOI检测效率不足：传统设备在检测芯片偏移、异物、缺芯等缺陷时，仍会出现漏检、误判、缺陷坐标定位不准，导致不良品流入后段，推高返修成本；

2）封装后模组外观检测难度大：灯珠偏移、损伤、气泡、溢胶等缺陷难以被人眼全面识别，漏检风险高，非常需要AOI检测设备辅助。

具体来看，上述挑战具体化为三大行业痛点：

精度瓶颈：芯片尺寸<100µm，缺陷检测需达µm级精度

效率迟滞：高密度芯片布局下，单板完整检测耗时与固晶速度不匹配

成本激增：低直通率与高漏检率下修复成本呈指数级增长，且高度依赖熟练技工

据调研显示，当前主流AOI检测设备漏检率水平介于0.1%-0.01%，产线直通率普遍在65%左右，炉后芯片修复时间约60秒，整体修复成本较高。而前述实现0.01%以下漏检率、80%直通率，以及40%炉前修复效率提升的产线，其技术方案无疑具有参考价值。

据行家说Display了解，该高性能产线的检测方案提供商为考拉悠然，核心设备包括炉前AOI设备以及模组外观AOI设备。

考拉悠然的对应方案

那么，考拉悠然是如何突破AOI检测设备性能？拿下这家头部屏厂订单的核心优势是什么？为何最终能获得屏厂的认可与选择？

行家说Display研究发现，面对行业共性难题，考拉悠然主要是跳出了传统思路：通过从“被动筛查”转向“主动拦截”的范式转变，从源头实现质量管控与效率提升，核心体现在两大差异化方案：

1）强化AOI炉前检测，通过前置拦截降低缺陷流转

一般情况下，炉前与炉后的修复效率存在显著差距，调研显示，炉前阶段芯片尚未经过回流焊，单颗芯片修复仅需约8秒；而进入炉后芯片已完全焊接，修复时间需延长至约60秒。

因此，提升炉前AOI检测的精准性、可靠性及效率至关重要，而通过在前道工序精准拦截缺陷，也能从源头减少不良品流转，系统性降低后道修复压力，并提升整线的工作效率。

正是基于此路径，据行家说Display了解，考拉悠然将炉前检测设备效率提升了40%，助力屏厂实现了80%的整线直通率（统计范围覆盖从PCB板投入到Mini LED模组产出）；综合来看，该方案通过将质量管控关口前移，切实优化了整线运营效益。

2）通过光学系统与AI算法融合，降低误判干扰

在AOI检测领域，设备性能的核心始终围绕检测准确性与检测效率两大关键指标。

而为实现更高标准的检测准确性，据了解，考拉悠然的策略是通过在成像端搭载高精度光学系统，检测端引入自研“主动学习”AI算法，构建起从成像、识别检测到分类的闭环，这一模式，不仅能精准识别并定位缺陷坐标，还可对缺陷进行准确分类，为后续修复提供针对性解决方案。

据透露，通过光学系统与AI算法的深度融合，考拉悠然AOI检测设备实现了≤0.01%漏检率与≤0.05%过检率的指标，有效减少了因误判导致的产线停机与复检成本。

除了提高检测精度，在工程落地层面，“主动学习”AI算法仅需少量合格样本即可完成模型构建，缩短软件导入周期，可适应高节奏产线部署需求。

与此同时，考拉悠然还通过合高精度光栅尺，空间标定技术，Lens胶研发定制光源设计、多元件阵列自动生成功能，以及大理石平台与铸造龙门结构等，持续提升AOI检测设备的成像稳定性、测量精度、工作效率，以及有效攻克气泡、辐射等复杂缺陷的检测难题。具体技术如下所示：

综合来看，从“前置拦截”的质量管控思维，到“精准识别”的技术融合，以及硬件的可靠性与高效性支撑，共同构成了考拉悠然产品端的核心差异化竞争力，这可能正是其获得头部屏厂认可的关键所在。

考拉悠然的背景和MLED战略

行家说Display认为，对该屏厂而言，供应链选择的考量维度或许并不完全局限于产品力本身，技术底蕴同样是关键决策因素。

据行家说Display查阅，考拉悠然本是多模态人工智能技术公司，其团队由欧洲科学院外籍院士领衔，空间智能多模态世界模型“悠然无界”大模型在业内具备一定声望。

此外，考拉悠然的技术路径已在多个客户场景中得到验证，服务超过500家高端直显、背光与泛半导体等行业客户。

这两个信息意味着：

1）考拉悠然并非传统意义上的纯设备企业，而是以人工智能技术为核心基底的设备服务商；这一属性使其在AI深度融入制造业的当下，能凭借自身AI技术优势，更精准地实现设备与Mini LED产线的协同赋能，为产线长期迭代提供技术支撑。

2）已服务500家行业客户的实践履历，则从市场端侧面印证了其解决方案的成熟度与可行性，进一步夯实了合作信任基础。

为进一步探究在其在LED显示产业的布局，行家说Display也特别找到了该公司的相关负责人。

他表示，面对当前AOI检测设备在精度、效率、在线全检能力以及外观与性能检测融合等方面的产业升级需求，考拉悠然将围绕三大方向推进：

1）性能持续迭代升级：行业竞争正不断聚焦于更高精度、更高准确性与更高效率；将持续推动Mini LED检测设备的性能跃迁，致力于推动光学精度向1µm，漏检率向0.001%迈进，以应对微缩芯片与高密度集成带来的检测挑战。

2）前瞻布局Micro LED技术领域：当前Micro LED被视为下一代显示技术之一，考拉悠然已完成20×20µm芯片尺寸基板的客户验证，实现最高0.16µm的光学精度。此外，公司自主研发的国内首台玻璃基Micro LED晶圆量检测设备已成功出货。

3）深化AI融合与边界拓展：目前AI技术融入AOI设备已是行业共识，考拉悠然将进一步利用数据优势持续优化检测模型，拓展AI技术边界，并探索工艺预测等更高维度的能力，推动质检从向“事前预防”演进。

行家说Research总结

LED 技术的商业化探索已走过近十年历程，尽管产业落地速度不及最初预期，但其蕴藏的巨大价值，仍让众多重量级企业满怀雄心地涌入：既有全球科技巨头、国际显示龙头，也包括国内五大家电厂商等实力企业。

只是，机遇背后往往伴随着更高的竞争门槛：未来赛道中，参与者的综合实力将成为核心竞争力，对产业链企业而言，需要跳出“单一产品依赖” 的局限，同步提升整体方案输出能力、AI 技术赋能能力等综合实力，设备领域也同样遵循这一逻辑。

考拉悠然在该领域的初步突围，或许正是这一趋势的最佳印证。当然，这只是起点，对考拉悠然来说，后续在MLED赛道的深耕之路，依旧漫长，仍需不懈地打磨与沉淀。

【声明】内容源于网络

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