本发明公开了一种基于HSV和CNN的FPC缺陷检测方法、系统及存储介质，检测方法包括：按照颜色和亮度提取待检原图中的检测区域；将待检原图从RGB颜色空间转变为HSV颜色空间，并根据预设的缺陷参数，从HSV颜色空间中初步判断出候选缺陷区域；将候选缺陷区域与检测区域间的交集作为最终缺陷区域；将最终缺陷区域面积与预设阈值进行比较，判断当前检测的FPC为良品、次品或不确定品；利用预先训练好的深度学习模型对不确定品的检测区域进行识别，预测不确定品属于良品或次品。本发明通过采用图像处理和深度学习模型相结合的方式对待检FPC进行缺陷检测，兼具成本低和精度高的优点。