本发明涉及缺陷检测技术领域，具体涉及一种基于RPCA和PCA的图像重建及异物检测方法，包括：获取基向量：获取样本图像集合；依据RPCA算法，对图像集合的每个样本图像进行拉伸合并；迭代出低秩矩阵大图；进行标准化，降采样，PCA分解，得到转换图像数据所需的基向量及其转置；图像数据重建：将待测图像与基向量进行矩阵相乘，得到转换到新空间的临时数据；将临时数据与基向量转置进行矩阵相乘，得到转换回图像空间的降噪、消除异物后的数据；异物检测：将重建后的图像与待测源图像进行差分，得到噪声数据与异物数据的集合；筛除噪声，得到异物数据集合。本发明结合使用RPCA与PCA算法，在要求实时性的场景下同样可以生效。