本发明公开了一种基于无监督学习的MicroLED缺陷检测方法，涉及缺陷检测领域，该方法利用完成图像预处理的正常样本图像和异常样本图像对残差卷积自编码器模型进行模型预训练，所述残差卷积自编码器模型包括基于残差卷积模块构成的编码器和基于残差转置卷积模块构成的译码器，将预训练的残差卷积自编码器模型的编码器的输出映射到潜在空间并拟合到超球面，利用目标函数对潜在空间进行优化，训练得到缺陷检测模型，可以得到鲁棒性更强的缺陷检测模型，以实现对MicroLED芯片的自动化缺陷检测，该方法不需要标记数据，对类不平衡问题具有鲁棒性。