本发明提出了基于多模态的风机叶片缺陷检测方法、系统、设备及装置，其中方法包括获取风机叶片表面图像；采集风机叶片的振动，得到风机叶片的运行时序振动数据；将风机叶片的表面图像和风机叶片的振动数据输入到模型中，其中模型为使用多组数据通过多模态深度学习方法训练出来的，多组数据包括第一类数据和第二类数据，第一类数据中的每一组数据均包括风机叶片表面图像和用来标识风机叶片表面图像上缺陷位置和类别的标签，第二类数据中的每一组数据均包括风机叶片的振动数据和用来标识风机叶片振动数据中缺陷类别的标签：获取模型的输出信息，其中，输出信息包括风机表面缺陷的位置和类别。本发明方法提升了对风机叶片缺陷位置和类别检测准确率。