На протяжении последних двух десятилетий самым часто реализуемым способом добычи нефти в Российской Федерации является механизированный способ с использованием установки электроцентробежного насоса (УЭЦН). В связи с удалённостью месторождений от базы ремонтных предприятий стоимость транспортировки отработавших свой ресурс, но ремонтопригодных УЭЦН значительно превышает их закупочную стоимость, что с течением времени приводит к образованию существенного количества выведенного из эксплуатации нефтедобывающего оборудования. Для решения этой проблемы предлагается разработать мобильный робототехнический модуль сортировки, дефектовки и хранения деталей насосов, благодаря использованию которого станет возможным мелкий ремонт оборудования непосредственно на пунктах добычи. В статье рассматриваются проблемы комплексной дефектовки металлических и неметаллических деталей с возможностью применения разрабатываемой методики для широкого перечня промышленных изделий, вместе с тем основное внимание уделяется работам с деталями УЭЦН. На основании декомпозиции задачи были выделены наиболее проблемные операции: классификация деталей, контроль поверхности (идентификация дефектов), размерный контроль. Результаты краткого сравнительного анализа по каждой из вышеприведенных подзадач базируются на обзоре научной литературы за последние 30 лет, большее число рассмотренных источников приходится на последние 5 лет. В ходе работы определены оптимальные методы решения поставленной задачи - методика машинного обучения для классификации поверхностных дефектов, использование координатно- измерительной машины с манипулятором для размерного контроля. Также предлагается новый подход для решения основной проблемы методов машинного обучения (отсутствие обучающей выборки) в виде использования синтетических фотореалистичных изображений для классификации с переносом признаков дефектов из семантически близких и публично доступных обучающих выборок.