本发明涉及一种基于神经网络的叶片抛磨加工方法，通过测量装置对叶片的毛坏件进行扫描测量并将信息传递到计算机软件以获得重构的三维模型，并与理论模型上的特征点进行对比，调整并使两个模型的坐标系重合，从而计算出叶片的理论加工余量；利用历史数据对神经网络模型进行训练，使该神经网络模型能够识别出不同理论加工余量下的加工工艺参数配置；将叶片的理论加工余量输入到所述神经网络模型中，所述神经网络模型计算出叶片加工的加工工艺参数用于抛磨加工；对加工后的叶片又进行扫描测量并将信息传递到计算机软件获得更新模型，并与加工前的三维模型进行对比并计算出叶片的材料去除量；若加工后叶片的尺寸满足公差要求，则视为加工完成。