本发明属于计算机视觉、目标检测领域，具体涉及手机屏幕缺陷检测方法、装置及系统、计算机设备及介质；所述检测方法包括采集不同类型缺陷的多款手机屏幕图像，并进行预处理；构建全卷积神经网络，输出二通道的缺陷图像；建立孪生神经网络，在其两个子网络中输入配对后的缺陷图像，判断两者是否属于同一缺陷类型；采用迁移学习的方式训练全卷积神经网络和孪生神经网络，利用源域进行预训练，利用目标域进行微调，直至训练完完成；将待测手机屏幕图像预处理后，待测图像与抽取后的已标注图像进行配对，输出待测手机屏幕图像缺陷类型的判断结果以及其语义分割图像；本发明能够在小样本的基础上，仍提升缺陷检测的精确性，降低误检率、漏检率。