本发明公开了一种基于改进型CascadeR?CNN的铝材表面缺陷检测方法，包括步骤：1)对铝材表面图片进行尺寸标准化，切割并分类；2)对图片集进行归一化和在线数据增强，并划分批次；3)将所有批次的图片使用改进型CascadeR?CNN算法进行迭代训练；4)重复步骤2)至步骤3)，迭代训练得到铝材表面缺陷检测模型；5)将待检测的铝材表面图片输入铝材表面缺陷检测模型，得到检测结果。本发明可有效降低光照、曝光和位移等条件对缺陷检测的影响，提高了检测稳定性，同时大幅提高了极端长宽比缺陷的检出率，降低了误检率。