本發(fā)明提供了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)鋰電池焊接質(zhì)量的檢測(cè)方法，包括：采集鋰電池相關(guān)的源樣本，對(duì)源樣本進(jìn)行分類(lèi)；將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)集里進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，獲得預(yù)訓(xùn)練模型，且基于實(shí)際的分類(lèi)樣本數(shù)據(jù)集對(duì)預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行再次訓(xùn)練處理，獲得最終模型；保存所述最終模型，并輸入焊接樣本進(jìn)行在線檢測(cè)，預(yù)測(cè)所述焊接樣本的分類(lèi)類(lèi)型。通過(guò)采集訓(xùn)練樣本，訓(xùn)練基于預(yù)訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的焊接質(zhì)量分類(lèi)器，使其能快速準(zhǔn)確地分類(lèi)不同種類(lèi)的焊接缺陷類(lèi)型，能有效解決當(dāng)前分類(lèi)技術(shù)中需要提前人工提取特征，準(zhǔn)確性較低等問(wèn)題。