民航机务工作中的绕机检查是航线维护工作中的重要项目。目前,绕机检查项目繁多(包含了21个点,共计100多项内容)。在检查过程中,因为检查人员的人为因素以及光线较暗或恶劣的天气或气候影响等原因,没有及时发现蒙皮细微裂缝、雷击损伤、疲劳裂纹等外表面损伤,可能导致重大安全事故。大型运输机外表面缺陷的应用研究,对辅助机务人员完成绕机检查工作,最终保障航班正常运行具有重要推进意义。本文以在国内多家航空公司机务工程部门收集的大量机体外表面破损图像为研究基础,选取典型破损类型的图像为研究对象。由于现阶段国内外还没有有关民航大型运输机外表面缺陷检测的地检设备成品和研究资料,针对不同破损类型图像中破损部位差异性和共性并存的特点,力求寻找通用的图像处理算法,制定了对破损图像先去噪处理,再进行图像分割处理的方案。破损图像去噪方面使用小波多尺度阈值技术,同时对阈值进行自适应优化。破损图像分割方面使用了小波极大模值多尺度边缘检测和压缩感知边缘检测方法。通过使用本文方法对机体蒙皮雷击损伤、发动机整流罩异物撞击损伤、机轮扎胎损伤、机轮疲劳裂纹损伤、机身风蚀损伤和机翼异物撞击损伤这六种典型的损伤类型图像进行处理,获得处理后的图像可更利于机器对裂纹、风蚀、撞击损伤等表面故障的识别。