本发明公开了一种基于图像处理和深度学习的墙面裂缝检测方法，所述方法包括如下步骤：步骤S1、图像捕获；步骤S2、图像预处理；步骤S3、图像特征标注；步骤S4、模型训练；步骤S5、裂缝检测。本发明具有准确、高效、非接触无损伤、连续工作时间长等优点，是理想的工程质量检测方法。该方法使用自建的墙面裂缝数据集，对yolo v5进行多次迭代训练，从而得到具有高度鲁棒性的墙面裂缝识别网络（或模型），其能够准确识别输入图像中的墙体裂缝，同时可抑制污垢或接缝等错误结果，兼具高准确率和高识别率，支持实时反馈墙面裂缝检测结果。