本发明提供了一种基于Bi‑LSTM神经网络的缺陷检测方法、训练方法、装置。该缺陷检测方法包括：步骤A'，获取降温过程中待测工件测试表面随时间变化的N帧红外热图；步骤C'，由N帧红外热图获取待测工件测试表面上的各像素点随时间变化的脉冲热成像数据序列SEQ'；步骤G，将各像素点随时间变化的脉冲热成像数据序列SEQ'分别带入经过训练的Bi‑LSTM神经网络，获取各像素点对应位置的缺陷状况。本发明不需要知道材料热属性、参考区域或特征时间等先验信息，可以保证了每一次缺陷检测的准确性。同时，本发明可以实现全自动数据分析，应用起来更加方便。