目前,汽车在人们的生活中占据着十分重要的地位,汽车的出现给人们的生活带来巨大无比的便利。随之而来的安全问题也大量的涌现到人们的生活中来,为了保证汽车的安全性,对生产过程中各个环节的装配进行严格检查是必不可少的。在早期,有工作人员专门负责车辆零件装配的检测工作,而目前工厂内普遍采用仿真检测系统来完成人工的部分工作,但由于固有的检测机制问题,检测准确率较低,仍然需要消耗额外的人力。因此,本文针对如何提高缺陷检测率展开了研究,以便协助生产线能自动且准确地完成缺陷检测。针对上述问题以及考虑生产线的目前情况,本文就机器视觉和机器学习的方法展开研究。目前生产商在装配过程中,已经采用了机器视觉等技术完成装配处的图像采集与标记,在忽略标记误差的情况下,通过机器学习算法训练图像分类模型,能够实现缺陷有无的自动判别。对于这种分类任务,支持向量机分类方法具有十足的优势。在监督学习下,它能够自动学习较为复杂的分类任务。另一方面,图像特征提取是机器学习的前提,根据待检测样本的缺陷特征,本文预先选取了HOG和LBP两中特征提取方法,通过对支持向量机和图像特征提取等方法在车辆缺陷检测中的应用研究,提出了一种基于SVM和HOG的缺陷检测方法,能够自动检测汽车装配过程中的零件缺陷问题,实现高效率,高精准度的零件缺陷检测。本文对提出的方法进行了充分的对比实验,实验结果表明,基于SVM和HOG的方法在零件缺陷检测的应用中达到了理想的效果,检测准确率高达94%。同时该方法能够准确分辨出因图像位置偏移而产生识别错误的问题,如果应用,将大大节省了人力成本,能够为生产工艺车间省下更多的时间与精力,从而提高生产能力,具有应用推广价值。