本发明公开了一种基于深度学习模型的绝缘子自爆检测方法，包括采集绝缘子图像，将绝缘子图像转化为单通道标注图，构建U‑Net模型和CNN模型，用部分单通道标注图训练U‑Net模型和CNN模型，通过训练的U‑Net模型提高其余部分单通道标注图的像素精度，获得最优像素的掩膜图像，将掩膜图像输入训练后的CNN模型中，若CNN模型输出数值>0.5，则认为所述绝缘子没有发生自爆；否则，则认为所述绝缘子发生了自爆。采用本发明方法对绝缘子状态进行检测，可以有效减少人工工作量，提高识别效率和清晰度。