本发明公开了一种基于深度学习的滴度值的处理方法及系统，属于机器学习领域，包括：获取非梅毒螺旋体血清学试验结果的第一图像；对检验图像进行清晰度判断，输出第二图像；采用卷积神经网络对第二图像进行圆形目标检测，输出圆形目标的中心坐标和半径；根据检测到的圆形目标的中心坐标和半径对第二图像进行分割，提取圆形目标区域；根据预设排序规则，对提取的圆形目标区域进行排序；采用卷积神经网络对排序后的圆形目标区域进行分类，输出阴阳结果；计算阴阳结果对应的滴度值。针对现有技术中存在的检测结果的自动化处理效率低的问题，本申请通过整合机器学习和深度学习技术，特征提取、模型训练和图卷积神经网络等方法，提高血清学试验结果自动化处理的效率。