本发明公开了一种基于机器学习的粘钢加固胶层缺陷检测方法及装置，方法包括构建粘钢加固胶层缺陷模型库，依据所述粘钢加固胶层缺陷模型库，得到超声波反射时程响应，依据超声波反射时程响应得到训练集和测试集，将训练集和测试集发送至深度学习模型进行深度学习，得到粘钢加固胶层缺陷检测模型，将待检测的粘钢加固胶层缺陷所对应的超声波反射时程响应输入至粘钢加固胶层缺陷检测模型中，从而实现粘钢加固胶层缺陷的检测；通过构建粘钢加固胶层缺陷检测模型可以实时高效地识别粘钢加固胶层缺陷，且检测成本有效降低，此外，通过依据粘钢加固胶层缺陷的超声波反射时程响应得到训练集和测试集，能够有效提高粘钢加固胶层缺陷检测模型的识别准确度。