一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的紅外熱像無(wú)損檢測(cè)方法，屬于圖像識(shí)別領(lǐng)域?，F(xiàn)有的目前卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無(wú)損檢測(cè)未能在紅外成像上應(yīng)用的問(wèn)題。一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的紅外熱像無(wú)損檢測(cè)方法，包括如下步驟：布置紅外圖像數(shù)據(jù)采集場(chǎng)景，采集待測(cè)物的具有缺陷的紅外圖像；對(duì)采集到的待測(cè)物的具有缺陷的紅外圖像進(jìn)行增強(qiáng)和降噪處理，完成預(yù)處理過(guò)程；利用預(yù)處理后的待測(cè)物的具有缺陷的紅外圖像，進(jìn)行數(shù)據(jù)集增廣及構(gòu)建；融合VGG16和DenseNet169網(wǎng)絡(luò)的模型，并利用數(shù)據(jù)集對(duì)該融合模型進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試識(shí)別；利用融合的網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)待測(cè)物的具有缺陷的紅外圖像中的缺陷進(jìn)行識(shí)別及檢測(cè)。本發(fā)明檢測(cè)方法的識(shí)別精度達(dá)到98.5％。