带钢表面缺陷对产品的质量有较高的影响，所以被高度重视。传统的目视检测方法由于运行速度慢，检测精度差不能满足现代化带钢生产的要求，所以目前流行的基于深度学习方法的带钢缺陷检测仍然在检测精度和效率上有很大改进空间。本文提出了一种浅层神经网络的带钢缺陷检测方法，可以高效完成带钢缺陷检测任务。在东北大学公布的带钢数据集上得到90%以上的检测精度，可以被用于实际带钢缺陷检测项目。