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黑钨矿图像识别是代替黑钨选矿手选抛废的一条高效途径,但存在无法识别黑钨矿石与围岩废石的问题。本文利用深度学习中卷积神经网络进行迁移学习来解决,该方法具有收敛快速、所需数据集小和分类准确的优点。首先,对黑钨原矿彩色图像采用旋转、平移等方法进行数据增广降低样本不平衡性。其次,基于Keras框架使用本文优化的神经网络进行全新训练。结果表明:黑钨矿石与围岩两类识别中Wu-VGG19迁移网络矿石识别率最高,为97.51%。此外,本文加入石英脉石类别继续实验,得出修改的Wu-v3迁移网络矿石识别率最高,为99.6%。