汽车涂装是汽车生产制造过程中至关重要的一个环节,进行涂装后的车身需进行表面漆膜缺陷的检测和修饰。传统的工业线缺陷检测系统采用人眼初检和人工复检,由于受到人眼分辨率、分辨速度及检验工人主观意识的影响,且长时间的密集工作以及白色灯光的反射会导致工人的视觉疲劳,人工检测的效率并不高,常有漏检的现象发生。本文阐述了车身漆膜质量的重要性,研究了国内外针对车身漆膜缺陷检测的研究现状,总结并分析了现有的传统目标检测算法及基于深度学习的目标检测算法的优劣,提出了一种基于视觉的车身漆膜缺陷自动检测与分类方法,该方法能有效改进传统人工目视检测的不足,提高汽车车身漆膜质量。本文的研究内容主要包括以下几点:(1)通过在汽车涂装车间质检流水线的数据采集,获得车身漆膜缺陷样本集,分析常见的车身漆膜缺陷种类及其形态学特征,提出了一种样本集的离线数据增强策略,使用该策略对样本集进行增强并建立了车身漆膜缺陷数据库;(2)通过对SSD算法的研究,提出了一种改进的Mobile Net-SSD算法,从网络结构和匹配策略两方面对SSD算法进行了改进;(3)设计并实现了车身漆膜缺陷自动检测及分类系统,通过Web服务器的形式为用户提供车身漆膜缺陷检测与分类的服务,保证用户无论使用什么系统及设备均可得到相同的用户体验,同时本系统还提供了HTTP接口,以供二次开发使用,可按需被集成于其他系统中。实验结果表明,本文提出的改进的Mobile Net-SSD算法在精度和速度方面较SSD算法均有显著提升,本文实现的车身漆膜缺陷自动检测及分类系统能够有效改进传统人工目视检测的不足。