针对深度学习算法无法兼容设备检测及新样本收集，检测时效性及泛化能力差的瓶颈，提出了一种基于SURF特征改进的传统模板匹配检测算法。使用SURF算法对图像进行特征提取，采用乘积量化理论构建搜索树，结合特征点空间位置信息快速筛选匹配点。然后根据匹配点获取单应性矩阵和仿射变换矩阵，通过两矩阵结合筛选“内点”进行偏移量计算并执行图像配准。最后结合局部缺陷密度度量法思想，综合区域前景及区域背景加权方式计算缺陷密度，通过缺陷密度判定标签是否合格。同时针对小字符特征少又含有局部偏移的场景，提出改进方法避免了误判。结果表明，算法提升特征点匹配稳定性及检测精度，且在自建数据集上的准确率、召回率及F分数分别为98.67 %、97.69 % 及98.18 %，均优于主流方法，在设备上实际应用满足实时性要求。该算法能有效提升特征点稳定性和检测精度，满足设备检测时效性，有较高的实用性。