本发明公开了一种焊接熔池图像预测焊缝形貌的深度学习方法，涉及焊接技术领域，包括以下步骤：首先，通过上下布置的两个CCD相机从不同角度采集到焊接时同一时刻同一位置的熔池图片，对熔池图片进行裁剪、滤波等图像处理，利用靶纸对相机的标定后，通过三维重建，获得熔池的三维云图拟合得到熔池表面的三维曲面关系z＝f(x，y)，利用像素代替熔池的横纵坐标，灰度值的大小表示熔池表面的波动情况，将其由三维图像转化为包含三维信息的二维图像，采用优化后的损失函数改进卷积神经网络计算，提取并学习二维熔池图像中的熔池信息，对焊缝的形貌进行预测。本发明解决了目前仅使用焊接参数对焊缝形貌预测导致的精度不足的问题。