本发明公开了一种基于卷积神经网络的农作物病害识别方法，包括获取训练数据集，对训练数据集进行预处理，得到预处理后的数据集；将预处理后的数据集输入至初始的卷积神经网络模型中进行训练，得到训练好的卷积神经网络模型；使用通道剪枝方法对训练好的卷积神经网络模型进行压缩，得到压缩后的卷积神经网络模型；获取农作物图像，对农作物图像进行预处理后输入至压缩后的卷积神经网络模型中，得到农作物病害识别结果。有效提高了卷积神经网络模型的分类精度，以及在模型精度变化不大的情况下，轻量化卷积神经网络模型，能够很好的应用于农业来识别农作物病害类别，解决了人工识别错误率高的问题从而提高了农作物的产量和质量。