本发明涉及绕线机产品的缺陷检测技术领域，具体公开了一种基于机器视觉的全自动空心杯电机绕线机产品缺陷检测方法，包括步骤：选取全自动空心杯电机绕线机不同缺陷产品图像数据，构建全自动空心杯电机绕线机产品缺陷数据集；将数据集分为训练集、测试集和验证集，并对其进行预处理，将数据集通过Kmeans方法进行聚类，得到对应于当前数据集训练所需的特征锚框；使用Mish激活函数，在主干特征提取网络输出之后添加注意力机制模块，在Head输出部分添加输出头，构建注意力机制改进的YOLOv4‑Tiny网络；使用数据集对改进的YOLOv4‑Tiny网络进行训练；将全自动空心杯电机绕线机产品数据输入缺陷检测网络，得到所述产品的缺陷检测结果。本发明设计的方法提升了对图像特征的提取能力，提高了全自动空心杯电机绕线机缺陷图像的检测速度与精度。