本发明涉及集成电路图像拼接技术领域，特别是涉及一种基于深度学习的集成电路图像拼接方法及系统，包括对待拼接的两张图像进行光照均衡化操作；对光照均衡化后的图像进行图像特征增强；利用深度学习模型对图像提取掩模图像；对生成的掩膜图像进行调整，将调整得到的全景图像的掩模图像与原待拼接图像进行融合，进而得到两张待拼接图像的拼接后的全景图像，将得到的全景图像与全景图像的掩膜图像进行融合，再进行矩形化处理，得到规则的拼接图像。本发明能够实现微观图像的特征精准提取，实现像素级的对齐拼接成一幅完整的图像，进而能够准确地检测集成电路的缺陷位置。