本发明提供了一种基于卷积神经网络对锂电池焊接质量的检测方法，包括：采集锂电池相关的源样本，对源样本进行分类；将卷积神经网络模型在预设数据集里进行预训练，获得预训练模型，且基于实际的分类样本数据集对预训练模型进行再次训练处理，获得最终模型；保存所述最终模型，并输入焊接样本进行在线检测，预测所述焊接样本的分类类型。通过采集训练样本，训练基于预训练的卷积神经网络的焊接质量分类器，使其能快速准确地分类不同种类的焊接缺陷类型，能有效解决当前分类技术中需要提前人工提取特征，准确性较低等问题。