本发明公开了一种基于深度学习的集蔗箱内蔗种形态与种量的检测方法，包括以下步骤：步骤1，使用摄像装置采集集蔗箱内甘蔗种图像信息；步骤2，对甘蔗种图像进行标定，制作数据集，并按照比例分为训练集、验证集和测试集；步骤3，使用卷积神经网络对标定完成的训练集和验证集进行迭代训练，获取最优权值文件，得到甘蔗种形态及种量网络模型；步骤4，使用中训练好的甘蔗种形态及种量网络模型，对分配好的测试集进行预测验证，对网络模型进行评价。本发明的检测方法，具有识别率高，识别速度快。基于构建的网络模型形成控制系统，能够发现集蔗箱内蔗种形态不规范和卡种现象，并进行卡种预警反馈。减少种植过程中出现漏种，重种的现象。