本发明公开了一种基于高光谱图像卷积神经网络的鲜枣虫眼检测方法，采用可用于鲜枣虫眼检测的卷积神经网络模型进行检测，卷积神经网络模型的构建方法包括如下步骤：S1，采集样本高光谱图像数据；S2，提取最优特征波长；S3，数据预处理；S4，利用训练样本集训练卷积神经网络模型；S5，利用模型对数据集进行分类验证。本发明基于高光谱图像卷积神经网络的鲜枣虫眼检测方法，在选定特征波长下，通过对高光谱图像数据的处理，无需人工干预即可实现对鲜枣虫眼的检测，提高了网络模型对鲜枣虫眼的检测精度，解决了现有鲜枣计算机视觉检测过程中因鲜枣表面色块、斑点、果梗等干扰造成误判的问题，具有简单易行、识别高效的特点。