本发明属于金属缺陷检测技术领域，公开了一种分阶段金属表面缺陷检测方法、系统、介质、设备及应用，利用VGG预训练模型提取图像第k‑1和第k层特征；取出所有训练样本的第k层特征中缺陷区域，将其中的最小特征值定为阈值T；用n*n的滑动窗口取出所有训练样本第k‑1层特征中的缺陷区域，并按行扩展成一维向量，记为正样本集，同时取出和正样本数量相当的背景区域，并按行扩展为一维向量，记为负样本集；将特征向量送入SVM，训练得到分类器。本发明规避了人工设计特征不鲁棒且耗时的难点；同时利用深层丰富的语义特征进行粗定位，利用浅层丰富的位置特征精细定位，在保证精度的情况下提高了检测效率。