由計畫主持人和他過去博士班的學生，在早先所發展建立的「影像辨識方法」，針對鏽蝕程度評估，大致可分為兩種：NFRA (Neuro-Fuzzy Recognition Approach，模糊類神經網路辨識方法)和 SKMA(Simplified K-Means algorithm，簡易 K 平均演算法)。 NFRA 的方法是採用人工智慧技術，將鏽蝕的圖像由背景去除；而 SKMA 則是採用「K 平 均演算法」，透過數位化影像將目標圖像與背景圖像分離。即使這兩種方法有不同的製 程，但有一共通處：皆是將原來彩色的影像轉換為灰階，進而處理灰階影像，而非直接 處理彩色影像。然而這些方法在擷取數位化影像時，卻有部分限制，包括有：非均勻照度、低對比 數位影像、及畫面表層干擾的因素。因此，此計畫最主要的目標，是將色域理論應用於數位化彩色影像的處理過程，以 及發展一個控制表層塗漆品質的自動化系統。鏽蝕程度評估系統將透過以下七個步驟來完成：