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针对可见光图像特征驱动的浮选工况识别方法的不足,提出一种基于双模态图像多尺度CNN特征及自适应深度自编码核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KELM)的浮选工况识别方法。先对泡沫的可见光、红外图像进行非下采样剪切波多尺度分解,设计双通道CNN网络对双模态多尺度图像进行特征提取及融合,将多个双隐层自编码极限学习机串联成深度学习网络对CNN特征逐层抽象提取,然后通过核极限学习机映射到更高维空间进行决策,最后改进量子细菌觅食算法并应用于深度自编码KELM识别模型参