本发明涉及一种变电站无人机缺陷筛查方法，包括以下步骤：获取变电站无人机历史运行数据和运行缺陷日志，建立第一训练集；基于第一训练集训练第一机器学习模型，生成变电站无人机的运行缺陷筛查模型；针对变电站无人机，分别拍摄没有缺陷和具有缺陷的变电站无人机的原始图像集，对没有缺陷和具有缺陷的图像进行组合生成组合图像；针对组合图像，对变电站无人机的外观缺陷类型进行分类，基于组合图像和外观缺陷类型建立第二训练集，训练第二机器学习模型，生成变电站无人机的外观缺陷筛查模型；获取变电站无人机的实时运行数据以及监控图像，分别输入至运行缺陷筛查模型和外观缺陷筛查模型进行运行缺陷筛查和外观缺陷筛查。