Доска почета

Реализован. Но это не панацея. Фильтрами можно будет уловить большие трещины под углами (это быстро, просто и мало кода). С пятнами уже тяжелее будет. И совсем невозможно будет уловить отбитые куски на краях плитки. Поэтому просто фильтров недостаточно. Действительно, одним из простых способов решения подобных задач является создание классификатора. Но, как мне кажется, с подобными терминами вы еще не знакомы. Только на обучение ML в среднем уходит от 3 месяцев. Плюс поиск признаков для классификатора: цвет, тон, насыщенность, а может средний тон сегмента, а может кластеризацией можно что-то сегментировать и т.д. В общем, это всё выльется в месяцы работы, если самому впервые разбираться (это я по своему горькому опыту). И самое печальное здесь, не факт, что заработает на должном уровне. Такой он, machine learning. Это своего рода искусство.

Главная сложность(зависит от фото) это детектирование ректа плитки, потом разворот, кроп. Любой бинарный классификатор который отвечает на да\нет например linear SVM, любые фичи color hist например и т.д. или сразу пихать в CNN кроп. Для классификатора сложность так же может представлять если кол-во битых плиток очень маленькое (несбалансированная выборка).