针对浮空器囊体表面缺陷难以检测等问题，提出一种基于应变时序数据和改进多头注意力（multi-head attention，简称MHA）模型的囊体缺陷检测方法，该方法通过对囊体声波激励后的应变时序数据进行端到端特征提取与检测，实现浮空器囊体缺陷检测。首先，在声波激励下，通过粘贴在囊体表面的应变片收集同位置无裂纹和有裂纹时的应变时序数据；其次，将收集的应变时序数据按照一定的长度划分样本，每个样本划分为多个时序向量的组合并输入到改进MHA模型中，提取隐藏于时序数据中的缺陷特征；然后，网络输出各个时序样本相应的缺陷识别结果；最后，在收集到的囊体应变数据上将该方法与其他4种传统模型的检测结果进行对比。结果表明，该方法平均检测准确率为97.7%，优于其他4种模型，验证了该方法的有效性。