本发明公开了一种基于深度学习算法的材料微观结构缺陷检测方法，包括以下步骤：(1)利用缺陷扰动置换法模拟出大量的样本数据；(2)基于深度学习算法，对步骤(1)中输出的样本数据进行训练；(3)对待检测材料表面施加热源，直至加热到稳态温度并提取其表面的温度分布数据和热量分布数据；(4)将提取的温度分布数据和热量分布数据输入参数到步骤(2)训练后的深度学习算法中，以获取输出结果，输出结果中包括待检测材料的内部缺陷类型、大小和位置，以达到利用缺陷扰动置换法与深度学习方法相结合，能够训练出以待检测材料表面温度数据和表面热量分布数据为输入，以输出材料内部缺陷类型、大小和位置数据，具有快速高效的特点。