现在需要对一些LED芯片进行缺陷识别，如下图

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目标任务是识别图片里的 黑点 和线状异物 ，目前的方法是 原图-灰度化-滤波-边缘提取 该算法最后的结果如下：

这种处理过后只是把边缘检测出来 希望把边缘内部缺陷也保留

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对一些黑点识别到这样子 结果很一般，希望各位大神能在图像处理的流程上面给一些建议，比如说是否需要阈值分割 或者 边缘提取之后还可以做些什么之类的

一些处理比较好的图片（不知道具体处理流程）如果可以还原一下算法就更好了，或者最终可以达到这个效果

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希望各位大神指教！

你的芯片一直都是这样的颜色么，如果是的话，可以考虑从颜色和区域入手来判断
1、预处理：图像缩小->灰度化->高斯滤波->二值化
2、找轮廓：canny边缘检测->寻找边缘轮廓->筛选最大轮廓
确定轮廓范围后，你就应该知道什么坐标位置，大概是什么颜色值，超过了阈值，就表示此处颜色异常，如果异常颜色点的n邻阈内还有颜色异常的点，就持续查找下去，直到找出的连续异常点数量超过某一阈值，可以判定为缺陷

楼主现在算法存在的问题是只能找到边缘的缺陷，找不到中间的缺陷，
那么可以提取颜色通道，
橙色部分在R通道里面灰度值偏大，
可以在R通道里进行一次阈值分割，然后再提取内部的缺陷，
最后把内部和边缘的缺陷合并即可

你想做的，应该和http://blog.csdn.net/wxgxgp/article/details/55505540?locationNum=13&fps=1 这个类似。