本发明公开了一种基于形态学滤波和卷积神经网络的无纺布疵点检测方法，涉及瑕疵检测领域，包括以下步骤：采集无纺布布匹表面图像并进行灰度图转换，遍历图像，判定灰度图中存在局部最小点；预设第一阈值和第二阈值，逐步提高局部最小点的灰度值，每次提高最小点的灰度值后，均判断该点是否为最小灰度值，若是，则为瑕疵点，否则，将增加灰度值后的最小点与第一阈值或第二阈值比较，若通过第一阈值未通过第二阈值，则判定该点为疑似瑕疵点，通过第二阈值为瑕疵点并输出相应瑕疵点的位置，剪切疑似瑕疵点及其周边图片输入基于卷积神经网络Nonwoven Net系统进行进行二次判定。本发明计算复杂度较低，能够降低硬件成本，且使用范围较广。