本发明公开了一种基于卷积网络的隧道裂缝自动检测方法，获取隧道内壁的图像；对图像进行匀光及分块处理，得到每个图像对应的图像块；将图像块作为输入数据，采用VGG16卷积神经网络预测图像块的第一裂缝属性；根据每个图像块及其相邻图像块的第一裂缝属性确定该图像块的第二裂缝属性；对于具有第二裂缝属性的图像块进行裂缝骨架提取，并采用Freeman方向链码编码对裂缝骨架进行优化，得到优化后的裂缝骨架；本发明对隧道内壁的图像依次进行匀光处理，可以降低光照强度对图像块的分类影响，通过工业相机结合卷积神经网络，可以有效减少人工巡检工作量，提高工作效率，降低病害检测结果的判定差异。