本发明涉及工业射线影像质量检查和人工智能技术领域，具体涉及一种管道环焊缝射线影像质量检查方法，基于深度学习和图像处理，以图像中的像质计作为检查结果，共包括预处理模块、深度学习模块和后处理模块。本发明采用了基于深度学习技术的图像分割算法，可以有效的提高识别准确率。为了确保检测像质计的有效性，算法在识别前对图像进行了多种预处理和增强处理。在深度学习算法中，采用了大量的优化技术，包括使用更加高效的Backbone，基于并行的网络进行分割，优化Mask，使用Fast‑NMS替代NMS等。由于底片图像尺寸较大，分割后的区域需要还原到原图中，算法中加入了对分割区域的处理和优化，提高了算法的准确度。