本发明公开了一种基于图像深度学习的岩样智能识别方法及系统，使用人工标定样本训练得到有监督模型并对无标签数据进行预测，将网络softmax层输出的概率值作为置信度，筛选高置信度样本为伪标签数据，最后合并人工标定样本和预测得到的高置信度样本训练新模型，得到泛化性更好的岩性识别模型；在含油气性分类部分，预处理荧光图片后调整参数构建以ResNet18为基础的三分类深度学习模型，若含油则通过前景荧光面积与岩性识别中得到白光图片中砂岩面积的比值对荧光图片进行含油级别定性，若不含油则定性为无油；最后结合岩性识别和含油气性分类两部分为岩屑样本定性。本发明能够快速准确的进行岩性识别，节省人力成本，加快整个录井过程。