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针对金属表面缺陷检测效率不高的问题,提出一种基于特征金字塔的多尺度缺陷检测方法(MSDD)。首先,构建特征金字塔分类网络模型(FPCN)作为特征提取器并进行分类预训练;其次,在FPCN后连接多尺度回归层并进行微调;最后,利用非极大值抑制将MSDD输出的4165个边框进行筛选得出最终检测结果。在光度立体成像数据集上进行实验,实验结果为该算法在个别类平均精确率(AP)达98%,各类别AP均值(mAP)达90%,召回率Recall平均为88.5%,单张图片检测用时约为13ms。这表明相比于现有多尺度算法S