针对X射线检测中铸件微弱缺陷误检率和漏检率高的问题,提出一种基于选择性注意机制和深度学习特征匹配的缺陷动态跟踪检测方法。基于射线图像序列,采取帧内注意区域检测消除漏检、帧间深度学习特征匹配跟踪排除误检的策略。在帧内检测阶段,提出通过中央-周边梯度搜索方法模拟生物视觉的中央-周边差运算,根据梯度阈值直接检测各可疑缺陷区域,无需分割出缺陷本身。在帧间跟踪阶段,借鉴人类大脑视觉感知系统的深度学习层次结构,建立基于卷积神经的深度学习网络,可疑缺陷区域灰度信号直接作为输入,自动抽取表征可疑缺陷区域的本质特征信息,组成深度学习特征矢量。定义基于欧氏距离的特征矢量相似度,通过连续图像中可疑缺陷区域的相似度匹配实现缺陷跟踪,以消除噪声等伪缺陷。实验结果表明,基于深度学习特征匹配方法的铸件缺陷图像动态检测,误检率和漏检率均低于3%,缺陷检测准确率超过97%,证明了所提方法的有效性。