本发明涉及基于多视角熔池图像的等离子弧焊接熔透预测方法及系统，属于人工智能焊接技术领域，集成熔池前部、侧面、尾部等多个视角的图像数据，以等离子弧焊接视觉检测系统获取到的多视角正面熔池图像（包括熔池前部、侧面、尾部等）作为数据集，基于深度学习网络模型实现图像特征提取，同时采用优化算法通过多次迭代获得最优的特征权值，实现不同视角下的图像特征融合，从而得到有效的熔池视觉特征，进一步提高模型预测的准确性和可靠性，实现熔透状态和熔深的预测任务。