本发明提供了一种基于蒙版抑制的精密零组件表面缺陷检测方法和系统，包括：采集精密零组件的产品图片，并在产品图片上标注缺陷数据；根据产品轮廓，计算图片上的缺陷检测区域并用外接矩形包裹起来；在外接矩形范围内标注蒙版区域；根据蒙版区域与外接矩形区域的相对位置，计算所有图片中的蒙版区域；利用迁移学习法对标注的缺陷数据进行深度学习训练，生成卷积神经网络模型进行产品缺陷类别识别；通过模型集成，分析精密零组件是否存在加工缺陷；统计外接矩形中所有的加工缺陷，去除蒙版区域内的加工缺陷后，将其余加工缺陷作为最终输出结果。本发明降低了待检精密零组件对于环境变化的敏感度，提高了零组件检测在复杂环境下的抗噪能力。