一种基于卷积神经网络的激光焊接状态判别方法，涉及焊接技术领域。为了解决现有的激光焊接状态判别方法在面对复杂焊接状态时依赖于单一信息进行判别、准确率低、精度低、需要人工参与、焊缝的不良率高的缺陷，通过预实验采集激光焊接过程中的激光羽辉和熔池形貌；通过三维卷积神经网络分别处理激光羽辉和熔池形貌，获得特征向量；通过权重融合将对应于激光羽辉和熔池形貌的特征向量进行融合，采用全连接层对焊接状态进行区分；对三维卷积神经网络进行训练，获得每一个全连接层的输出结果，并对每个输出结果进行变换，根据变换后的最大值所对应的焊接状态作为最终的诊断结果。本发明主要用于对激光焊接状态进行判别。