本发明公开了一种针对形态不一致的金属表面缺陷检测方法。提出了形状引导的缺陷卷积自适应特征提取模块、尺度解耦的缺陷平衡金字塔模块以及基于级联子网络的缺陷多级定位框修正模块；形状引导的卷积算子通过引入额外的偏移分支，使得网络能适应缺陷的形状变化并调整采样区域以减少特征提取存在的无关信息；尺度解耦的缺陷平衡金字塔模块通过不同尺度特征融合的方式减少不同层特征之间的语义偏差并丰富了细节信息，缓解了缺陷尺度变化带来的影响；缺陷多级定位框修正模块通过多次精修和微调检测结果实现缺陷的高精度定位。整个模型的训练遵循端到端的监督学习的范式，能有效缓解现有金属表面缺陷检测形态不一致带来的问题，大大提高了检测精度。