本申请涉及图像处理领域，具体提供一种钢板表面缺陷检测方法，包括：获取钢板表面原始图像数据；根据原始图像数据，建立钢板表面缺陷标注数据集；根据训练集训练目标检测模型，以得到训练模型；将测试集导入训练模型，得到目标检测推理结果；根据误检的缺陷类型从所述目标检测推理结果中确定误检背景图像；生成二分类数据集，二分类数据集包括标注数据集中的缺陷图像以及误检背景图像；使用二分类数据集训练多个分类模型，以得到第一候选模型；组合第一候选模型以得到最优组合模型，并将目标检测推理结果代入最优组合模型以对目标检测推理结果进行优化。通过目标检测以及最优组合优化检测结果，达到提升缺陷的检出率，降低缺陷误检率的目的。