本发明实现了一套基于多任务学习的工业品缺陷检测系统，针对工业品各工艺生产线中AOI设备拍摄的大量图像，训练一个两阶段的模型，利用一阶段分割网络模型生成的中间结果作为二阶段决策网络模型的输入，将一阶段模型生成的遮罩(mask)图像，引入注意力机制，在二阶段模型中新增为一个通道进行图像分类，从而实现高水准的表面缺陷分类，生成融合检测和分类的多任务学习模型，图像输入层可直接接入工厂的AOI设备系统，形成图像数据流，结果输出层可接入生产决策系统，对产品的质量和去向进行监控和决策。