从“被动筛查”到“主动拦截”:考拉悠然 Mini LED 模组 AOI 的范式革命

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。

01 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

从“被动筛查”到“主动拦截”:考拉悠然 Mini LED 模组 AOI 的范式革命

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。

从“被动筛查”到“主动拦截”:考拉悠然 Mini LED 模组 AOI 的范式革命

02 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”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:

从“被动筛查”到“主动拦截”:考拉悠然 Mini LED 模组 AOI 的范式革命

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。

03 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。

从“被动筛查”到“主动拦截”:考拉悠然 Mini LED 模组 AOI 的范式革命

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。

04 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。

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