本发明公开了基于多元图像信息的重矿物智能识别方法，通过分离重矿物，获取单偏光图像、正交光图像和反射光图像；将上述各图像对齐，获取单偏光全貌图、正交光全貌图和反射光全貌图；将上述各全貌图进行颗粒分割，获取分割后的颗粒图像；将分割后颗粒图像和对应的真实标签作为训练数据，得到多通道识别模型，用于对待识别重矿物的颗粒图像进行识别，获取识别结果。本发明利用图像识别技术及自动学习能力，建立不同重矿物在单偏光、正交光、反射光等不同光性下图像特征与重矿物种类复杂关系，进而通过对多元图像的分割识别来实现不同种类重矿物的识别和自动计量，提高了工作效率与准确率，减少了人员暴露在有毒试剂环境中的时间，降低了安全风险。