本发明公开一种基于机器视觉的风机叶片缺陷自诊断定位方法，具体面向风力发电机表面裂纹、麻面、点蚀、折断等缺陷的快速诊断、分类及定位。该方法通过CMOS摄像机、光源、控制盒及自动传输平台构成的机器视觉系统获取风机叶片各种缺陷样本数据集；采用中值滤波去除图像中的大部分噪声同时较为完整地保留了边缘细节信息；使用阈值分割和Blob分割法相结合，最大限度地减少图像处理复杂度，提高效率，快速剔除背景并标记缺陷位置；收集缺陷特征样本，依据样本特性创建基于颗粒特征向量的分类器，并对样本集合利用支持向量机进行决策分类，得到准确度较高的分类器。将各缺陷叶片图像作为输入，得以实现快速准确地叶片缺陷定位及分类。