该项目的目标是对飞机蒙皮喷漆表面的缺陷进行检测，缺陷类型主要有：气泡、颗粒、翻边、流淌和其他。采用传统图像处理算法和深度学习结合的方法。首先通过OpenCV对图像进行高斯滤波、直方图均衡化、Ostu自适应阈值分割和腐蚀等预处理，使用Blob块检测定位图像中缺陷的位置，然后采用信息熵函数对图像进行表面平滑度评估，最后设置阈值对图像就进行二分类。深度学习采用的是GoogLeNet网络，主要采用结合了ResNet的Inception-V4版本对缺陷类型进行多分类。