在汽车制造行业中,车体外表面的外观是衡量一个车身质量和美观的重要标准。工业界对汽车外表质量检测要求越来越高,但是目前并没有很好的方法对其进行自动化检测和分类,大多方法需要复杂的用户操作。自动化检测和分类方式不仅有利于提高检测精度,而且有利于降低生产成本。因此,自动化曲面缺陷检测和分类方法是非常必要的。本文分为曲面缺陷自动检测和缺陷分类两个模块。在曲面缺陷自动检测模块中首先实现了Reflection Map算法,该方法的检测结果依赖于视点的位置,仍然需要用户的交互操作。为了使检测结果不依赖于视点位置,本文提出将Reflection Map算法在有效视点区域计算积分。最后对于无法整体对齐的情况,提出并实现了局部对齐后视点积分Reflection Map算法,该算法还可以有效的检测出不同尺度的缺陷。并且该算法可以实现全自动化缺陷检测。曲面缺陷自动检测模块中的算法都是基于标准模型和制造模型之间的对比算法。对于不存在标准模型的情况,曲面缺陷自动检测算法将无法满足用户需求。因此,本文提出并实现曲面缺陷分类算法来对制造模型上的缺陷进行分类。首先,本文应用了曲面局部高度图的泽尼克系数,曲率泽尼克系数,曲面光顺后的曲率泽尼克系数,曲率统计直方图作为曲面描述符。分别用这些描述符作为训练数据的特征向量。本文应用支持向量机算法来训练得到一个类型分类器。应用分类器自动对曲面上的缺陷进行分类标注。最后,本文根据实验结果对这几种曲面描述符的优缺点进行分析和讨论。