本发明公开了一种基于FCN+FC?WXGBoost的工业产品表面缺陷检测方法，包括步骤：1)对图片进行尺寸标准化和归一化操作；2)将图片进行在线增强与分批；3)将图片送入全卷积网络FCN与全连接网络FC结合的网络进行训练；4)将全连接网络输出层的输入作为特征向量，训练一个WXGBoost分类模型，使用克隆选择算法进行自动调参，并将全连接层的输出层替换为WXGBoost，再与全卷积网络FCN组合，得到FCN+FC?WXGBoost网络模型；5)进行检测时将图片输入FCN+FC?WXGBoost网络，得到缺陷的位置和类别信息。本发明有效降低了光照、曝光和位移等条件对缺陷检测的影响，提高了缺陷检测稳定性，同时降低了缺陷类别不平衡对检测精度的影响，提高检测精度。