本发明公开了一种基于卷积神经网络的TFDS故障图像自动识别方法，该方法基于深度学习理论，由一个二级级联的卷积神经网络模型构成：第一级为多类易故障区域同步定位的网络模型，结合多故障区域的空间相互位置关系约束，实现多故障目标区域同步精确定位；第二级为故障判别网络模型，对第一级定位的区域实现故障和非故障的判断。本发明提供的TFDS多类故障同步自动识别方法无需针对不同故障分别设计识别方法，借助深度学习中的卷积神经网络理论，通过学习训练的方式自适应地抽取特征，能够对多故障进行同步定位和故障判断，且具有高效性和强鲁棒性。