本發(fā)明涉及一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的X光圖像下礦石分選方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：人為選定不同種類的礦石作為樣本通過X光機(jī)；根據(jù)礦石原始通透率矩陣數(shù)據(jù)，對礦石內(nèi)部圖像進(jìn)行染色；將染色后的圖像進(jìn)行分類標(biāo)記，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，生成識別模型；將待識別礦石通過X光機(jī)并進(jìn)行染色后，預(yù)測出待識別礦石的種類及位置。通過計(jì)算機(jī)人工智能的方式，使用X光機(jī)對于礦石內(nèi)部進(jìn)行成像，將X光機(jī)成像的染色圖進(jìn)行深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，可以在不進(jìn)行其他化學(xué)檢測手段外，模擬人的經(jīng)驗(yàn)對于礦石分配評估的方式，對礦石含量等級進(jìn)行識別預(yù)判，此方式接近人為分選的準(zhǔn)確度，在分選行業(yè)公差內(nèi)，可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時、快速、成批量、低成本的分選。