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檢測算法識別漆面缺陷的過程分以下 4步：圖像采集、預(yù)處理、特征提取和分類決策。
圖像采集是指通過檢測系統(tǒng)獲取到的車身不同部位漆面的圖像信息。
預(yù)處理主要是指圖像處理中的灰度化處理、圖像濾波、裁剪分割、形態(tài)學(xué)處理操作，去除非必要檢測區(qū)域，加強圖像的重要特征，使缺陷特征更容易被提取出來。
特征提取是指采用某種度量法則，進行缺陷特征的抽取和選擇，簡單的理解就是將圖像上的漆面缺陷與正常漆面，利用某種方法將它們區(qū)分開。
分類決策是指構(gòu)建某種識別規(guī)則，通過此識別規(guī)則可以將對應(yīng)的特征進行歸類和判定，主要應(yīng)用于漆面缺陷的分類， 以指導(dǎo)后續(xù)的打磨拋光操作。
目前，常用的漆面缺陷檢測算法主要分為 2類：傳統(tǒng)圖像算法和深度學(xué)習(xí)算法。這2種算法的主要區(qū)別在于特征提取和分類決策的差異。
傳統(tǒng)圖像算法
傳統(tǒng)圖像算法中特征提取主要依賴人工設(shè)計的提取器，需要有專業(yè)知識及復(fù)雜的參數(shù)調(diào)整過程，分類決策也需要人工構(gòu)建規(guī)則引擎，每個方法和規(guī)則都是針對具體應(yīng)用的，泛化能力及魯棒性較差。具體到缺陷檢測的應(yīng)用場景，需要先對缺陷在包括但不限于顏色、灰度、形狀、長度等的一個或多個維度上進行量化規(guī)定， 再根據(jù)這些量化規(guī)定在圖像上尋找符合條件的特征區(qū)域， 并進行標(biāo)記。
深度學(xué)習(xí)算法
深度學(xué)習(xí)算法主要是數(shù)據(jù)驅(qū)動進行特征提取和分類決策，根據(jù)大量樣本的學(xué)習(xí)能夠得到深層的、數(shù)據(jù)集特定的特征表示，其對數(shù)據(jù)集的表達更高效和準(zhǔn)確，所提取的抽象特征魯棒性更強，泛化能力更好，但檢測結(jié)果受樣本集的影響較大。深度學(xué)習(xí)通過大量的缺陷照片數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練而得到缺陷判別的模型參數(shù)， 建立出一套缺陷判別模型， 最終目標(biāo)是讓機器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力，能夠識別缺陷。
總體來講，傳統(tǒng)圖像算法是人工認知驅(qū)動的方法，深度學(xué)習(xí)算法是數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法。深度學(xué)習(xí)算法一直在不斷拓展其應(yīng)用的場景，但傳統(tǒng)圖像方法因其成熟、穩(wěn)定特征仍具有應(yīng)用價值。
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