目前，微型平板电机制造商仍采用人工观察法检测电机FPC板焊点的焊接质量，精度低，速度慢。针对这一问题，提出了一种基于改进的Fasterr-CNN的缺陷分类与检测方法。首先，通过多尺度特征融合网络对VGG16网络的最后两层进行融合后，将区域候选网络的输入特征映射替换为原Fasterr-CNN中的输入特征映射，然后比较三种不同深度的多尺度特征融合算法对改进网络的精度、召回率和得分。实验结果表明，改进的两层多尺度融合特征图的缺陷分类和检测平均准确率为91.89%，比传统模型提高了7.72个百分点。与其他两种模型相比，改进模型的分类和检测准确率和准确率最高。