汽车覆盖件是汽车车身的重要组成部分,表面缺陷会严重影响后续的成型与喷漆质量,因此在生产过程中准确高效的对汽车覆盖件表面缺陷检测是保证产品质量的重要步骤。随着机器视觉与深度学习等理论的发展,基于深度学习的表面缺陷检测方法因其能够实现高精度的缺陷实时检测,成为目前缺陷检测的研究热点。然而工业产线由于良品率较高,收集大量带缺陷的图像数据较为困难,同时对数据进行标注工作费时费力,数据集规模无法支撑基于深度学习的检测模型训练,最终导致模型检测性能不足。因此,本文研究了基于域自适应与注意力机制迁移学习的汽车覆盖件表面缺陷检测方法,主要研究内容如下:（1）构建了汽车覆盖件表面缺陷迁移学习数据集与基于迁移学习的缺陷检测模型总体框架。针对汽车覆盖件表面缺陷迁移学习问题,分别构建了源域铝型材表面缺陷数据集与目标域汽车覆盖件表面缺陷数据集,基于Z值标准化对缺陷图像预处理,选取两阶段检测算法Faster R-CNN作为基础检测模型,搭建基于迁移学习的缺陷检测总体框架,基于覆盖件缺陷特征对网络结构与参数进行相应的调整,并对常用检测框架进行了实验对比分析。（2）提出了基于坐标注意力机制的汽车覆盖件表面缺陷特征提取方法。针对VGG网络对于汽车覆盖件表面缺陷特征提取能力不足的问题,结合坐标注意力机制,提出了基于注意力机制的汽车覆盖件表面缺陷特征提取深度残差网络,通过实验确定了网络部分参数,对方法的有效性进行了验证。（3）提出了融合多尺度特征的缺陷域自适应方法。针对域自适应算法全局特征对齐中尺度单一与前景背景特征对齐问题,提出基于双线性插值的多尺度特征跨层融合与基于全局平均池化的缺陷图像背景抑制方法,构建了基于多尺度特征融合域自适应的汽车覆盖件表面缺陷迁移学习模型,实现了小样本条件下对汽车覆盖件表面缺陷的有效检测。（4）开发了基于迁移学习的汽车覆盖件表面缺陷检测系统。集成了数据加载与标注模块、模型训练与保存模块、表面缺陷检测模块,并利用该系统实现了小样本条件下的汽车覆盖件表面缺陷有效检测。