本发明适用机器视觉图像检测与深度学习技术领域，提供了一种口罩缺陷的识别方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：通过多特征融合卷积神经网络模型中的第一子模型对待进行口罩缺陷识别的口罩图像进行空间变换处理，得到第一口罩图像，通过多特征融合卷积神经网络模型中的第二子模型对该口罩图像进行降维处理，得到第二口罩图像，将第一子图像和第二子图像进行图像融合，得到第三口罩图像，采用Softmax函数对该第三口罩图像的图像特征进行分类预测，得到与口罩缺陷类型对应的各分类概率，根据该分类概率对口罩图像的口罩缺陷进行识别，从而通过多特征融合卷积神经网络模型提高口罩缺陷特征的区分度，以及提高了对不同口罩缺陷类型识别的精确度。