本發(fā)明提供一種基于殘差網(wǎng)絡(luò)的干涉圖識別方法，包括以下步驟：以干涉圖作為數(shù)據(jù)集，包括訓(xùn)練集和測試集；利用深度學(xué)習(xí)框架搭建殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，確定殘差網(wǎng)絡(luò)的初始化參數(shù)和訓(xùn)練策略，基于訓(xùn)練集進行訓(xùn)練，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)并通過測試集進行驗證；改變載波條紋空間頻率和可見度，通過對比實驗分析得出載波條紋空間頻率的變化是影響殘差網(wǎng)絡(luò)模型對干涉圖識別的顯著因素，向訓(xùn)練集中添加多種條紋空間頻率的干涉圖，用優(yōu)化后的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到優(yōu)化后殘差網(wǎng)絡(luò)模型；采用優(yōu)化后殘差網(wǎng)絡(luò)模型進行相位體干涉圖識別。本發(fā)明實現(xiàn)了相位體形態(tài)結(jié)構(gòu)的無損免標(biāo)記高效自動識別，以期節(jié)省計算資源和時間，提高樣品定量相位分析的效率。