本发明公开了一种基于视觉显著图和支持向量机的表面缺陷检测方法，首先对待检测产品表面图像样本，采用GBVS模型计算其视觉显著图，通过最大类间方差法将视觉显著图进行自适应阈值分割，提取视觉显著区，计算视觉显著图灰度平均值、显著图中视觉显著区域的灰度平均值，并各自进行归一化处理，构成二维特征，再将上述所得视觉显著图的二维特征作为支持向量机训练样本，选取二维情况下实现分类的最优分类线，基于该最优分类线，对二维特征进行分类，从而区分图像中的产品是否存在缺陷。本发明能够有效节省劳力，降低劳动强度，提高工作效率，且辨识精度高。