为探究利用深度学习和图像处理技术实现镜下矿物图像特征智能化识别的可行性,基于卷积神经网络、Adam 优化算法等,对采集的辉石、石英、角闪石、橄榄石、斜长石5种矿物图像进行了试验研究,采用 OpenCV 对有限的数据集进行增广,有效地扩大数据规模、降低样本的不平衡性,基于ResNet-50网络架构优化模型,使用迁移学习的训练策略进行模型训练,以精度和损失作为评价指标。测试结果表明:优化后的网络模型识别精度大幅提高,在模型测试中达到了98.48%的精度,损失控制在0.01~0范围内,并且具备更快的收敛速度、更低的训练耗时,大大提升了网络的训练效率,成功实现了镜下矿物智能化识别及分析。