高炉上料过程物料料种是入炉原料重要的质量指标。针对现有高炉上料物料料种识别存在依赖人工经验、缺少实时检测手段以及现有矿石识别方法对象单一等问题,提出了一种基于机器视觉针对高炉上料过程堆叠物料的实时识别分类方法。以高炉上料过程传送带物料,包括焦炭、块矿、球团为研究对象,首先利用高速相机采集传送带各类物料图像并进行ROI区域提取与图像滤波,然后基于物料图像分析物料特性信息提取物料浅层特征,根据造料工艺物料破碎度的料间差异性,通过迁移学习方法,基于改进深度学习语义分割网络,利用多类物料图像数据对网络进行微调获得物料分割图像并提取物料分割特征,最后基于模糊支持向量机FSVM学习算法,融合物料图像浅层特征与深度学习分割特征完成完成高炉上料过程物料料种分类识别。实验结果表明,该方法能够做到有效降低料种识别错分率,提高上料物料识别的准确率,为高炉上料过程炉料料种检测提供新的方法。