本发明公开了一种基于深度学习目标检测的电梯制动器磨损检测方法，并公开了其具体步骤。本发明属于电梯制动器检测领域，具体提供了一种基于深度学习目标检测的电梯制动器磨损检测方法，采用工业相机采集电梯制动器的图片，在不拆解电梯制动器的情况下，通过改进深度学习目标检测技术中的YOLOv5算法，使其准确定位制动器中的固定销轴和每次制动过程中发生位移的推杆尾端，确定二者的像素点，再通过两点确定斜率与偏转角度，从而在不拆解电梯制动器的情况下迅速地通过角度测量间接的确定电梯制动器中闸瓦的磨损情况。