本发明公开一种基于深度学习的钢网表面残留锡膏检测方法，所述检测方法包括以下步骤，步骤一：通过工业相机进行拍照采集正常钢网和残留锡膏钢网的照片；步骤二：对采集到的两类钢网图片进行预处理；步骤三：把预处理之后的两类钢网图片制作成数据集；步骤四：基于迁移学习方法搭建VGG16网络预训练模型；步骤五：在原始数据集上执行数据增强操作，以扩充数据集；步骤六：将预训练得到的模型迁移到钢网数据集上进一步训练；步骤七：模型训练完成后，通过VGG16模型对采集到的钢网图片进行检测。本发明检测方法，对图像进行分类来识别钢网表面是否残留锡膏，检测准确性高、运算速度快的特点。