本发明提供了一种基于深度对比学习的缺陷检测方法及装置，其中，该方法包括：采用缺陷样本数据有监督训练缺陷检测网络，得到第一缺陷检测模型；采用工件结构数据无监督训练特征提炼网络，得到第二缺陷检测模型；采用第一缺陷检测模型和第二缺陷检测模型融合生成第三缺陷检测模型，采用缺陷样本数据训练第三缺陷检测模型，得到目标缺陷检测模型；采集目标工件的工件图片，采用目标缺陷检测模型对工件图片进行缺陷检测。通过本发明实施例，解决了相关技术中缺陷检测方法误检率高的技术问题，降低了工件缺陷的误检率。