针对现有激光软钎焊流水线上焊点缺陷检测设备成本高和传统算法检测速度慢的问题，提出了一种能部署在激光软钎焊设备上的改进YOLOv5s焊点缺陷检测算法。通过引入GhostNetV2卷积方式对骨干网络进行轻量化改进，减少了原网络模型的参数量，提高了网络模型的检测速度；同时引入全维动态卷积模块，提升了网络模型的特征提取能力，提高了网络模型的检测精度。实验结果表明：对YOLOv5s模型进行改进后，其网络参数量较原模型下降了23.89%；模型在自制的激光软钎焊焊点缺陷数据集和验证集上的均值平均精度达到了95.0%，相比原模型提高了1个百分点；实验平台上检测速度较原模型提高了12.62 frame/s。最后，在激光软钎焊设备上部署了所提算法，设备基本能够检测出相应的焊点缺陷，并且运行速度达到42.2 frame/s，基本达到了激光软钎焊实时焊点缺陷检测的应用需求。