识别下面2组图片上的缺陷
第一组：
NG样本：
OK样本：
NG样本原图：
第二组：
原NG图：
原OK图：
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缺陷定位效果如下：
| NG | OK |
|---|---|
 |
 |
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Task配置描述：
1、添加模板定位：定位外轮廓和中间矩形。目的：为斑点定位提供定位器，使斑点定位的ROI跟随图像位置进行变化
2、添加斑点定位，设置斑点参数：图中存在许多小光点，使用过滤器过滤掉面积为1的斑点。
启用合并，将相邻斑点合并。
最后的效果图：
第二组：
主要使用图像运算的差值
1、ok_task:添加图像增强1，作为ng_task图像运算的第二个图像
2、ng_task:添加图像增强2，与ok_task的图像保持一致；添加图像运算，类型选择差值：将图像增强2作为图片输入，将图像增强1作为第二个图像。
3、添加多斑点定位：图片输入选择图像运算，设置斑点参数
效果如下：
| 差值后的图 | 效果图 |
|---|---|
 |
 |
| 缺陷定位_NG.task | |
| 缺陷定位_OK.task |
组3：划痕+AI生成的组合缺陷定位
1、OK模板定位：
OK模板：
NG物体定位：
2、图像增强：选择低通，对图像平滑或模糊处理
3、将OK样本作为比较模板
4、定位NG样本所在位置，通过比较工具可以看到存在部分噪点
5、将比较后的图像作为单阈值的图像输入，将图像转换为黑白图像，这里设置为该像素的亮度值大于40，则设置为白色
6、将比较结果作为形态学输入，使用开操作去除白色前景上的细小凸起和孤立点
7、将2个开操作图像相加，目的是：结合水平方向与垂直方向的形态学处理结果，实现对图像更全面、各向同性的过滤效果。
8、使用形态学的闭操作填补白色前景内部的细小空洞和缺口
9、斑点过滤，合并临近斑点
