本发明涉及流程工业性能评估领域，尤其涉及一种基于图像识别的阀门粘滞检测方法，包括：获取若干阀门的输入数据及阀门所作用的工业生产过程输出数据；将若干阀门的输入数据和输出数据转换成平面二维曲线图像并划分为训练集和测试集；将训练集用于卷积神经网络模型的训练；测试集用于卷积神经网络模型的测试；利用训练完成的卷积神经网络模型进行阀门粘滞检测。通过使用本发明，可以实现以下效果：用卷积神经网络模型做阀门粘滞的判断，利用了卷积神经网络善于从图像中抽象数据信息的能力，减少了对于数据的人工处理，适用于各种数据。