本发明公开了基于人工智能的集成电路晶圆表面缺陷检测方法，涉及缺陷检测领域。包括：获取待检测晶圆表面图像；对像素点的梯度变化量进行编码得到待检测晶圆表面图像和标准晶圆表面图像的梯度变化链码；计算梯度相似度对待检测晶圆表面图像进行区域划分；计算各像素点的像素特征值；根据各特征值的频率计算各区域的疑似缺陷程度；根据疑似缺陷程度对特征直方图进行划分；获取待检测晶圆表面增强图像后进行边缘检测得到待检测晶圆的缺陷区域。本发明通过计算待检测晶圆表面图像的像素点的梯度变化，通过对梯度的变化和灰度差异对待检测图像进行区域划分，对不同缺陷程度的自适应增强提高缺陷的对比度，能够有效提高缺陷检测的精确度。