在目前的石油勘探过程中,岩屑录井是其不可或缺的一部分。在地质评价方面,岩屑录井可以直观的反应井下的地质结构和油气性质。在油气开采的安全方面,通过分析岩屑录井中的相关信息,可以得到井下的地质参数,提前发现工程中的安全隐患。在目前的钻井技术中,由于PDC钻头的高井尺、高转速和钻井成本低的优点,使其在勘探领域得到了广泛的发展和应用。但使用PDC钻头钻井得到的岩屑十分细小且量少,这会降低岩屑人工识别的准确度,对岩屑岩性的识别产生了影响。因此,设计一种有效、可以快速且准确地代替人完成岩屑录井工作的岩屑图像分割和识别方法具有很大的市场价值。本文主要研究岩屑图像的分割和识别方法。在图像分割方面,设计一种基于深度学习的实例分割方法。在图像识别方面,设计一种基于含油岩性特征库的岩屑岩性识别方法。本文主要工作如下:首先,在对图像进行分割、识别之前,需要对图像进行预处理。针对岩屑图像中存在大量的极值噪声的问题,对岩屑图像进行形态学处理,消除极值噪声。在形态学理论的基础上,用形态学测地膨胀和测地腐蚀的方法对岩屑图像进行形态学重建。其次,在岩屑图像分割中,为解决传统图像分割算法在分割精度上存在局限性的问题,对深度学习相关算法进行了研究。由于实例分割任务相较于语义分割任务,更复杂一些。一般的深度学习方法语义分割效果很好,但在实例分割任务中,对于同类别的分割效果不好。本文设计基于多任务学习的U-Net++实例分割方法。该模型将一个复杂任务分解为两个子任务,并用同一个网络对两个任务进行训练学习。两个任务在浅层可以参数共享,在简化复杂任务的同时提高了学习效率,降低了单个任务陷入局部最优的风险。进一步地,为了使语义信息和边缘信息这两部分特征更好的融合,设计一种基于超像素优化的多特征融合方法。该方法通过基于多任务学习的U-Net++实例分割方法得到语义分割结果和边缘分割结果,之后利用超像素算法得到超像素子块,借助特征优化融合的方法,改善图像实例分割结果,提高分割精度,解决直接融合出现过多噪声点的问题,实验证明该分割方法可以有效分割岩屑。再次,在图像识别问题中,利用HSV空间能更好表达颜色的优点,通过荧光阈值分割算法准确定位含油岩屑的位置,并提取出含油岩屑的纹理和颜色特征,形成含油特征库。为了解决岩屑形成和岩屑图像采集过程受到外界因素影响的问题,设计改进自适应巴氏距离计算岩屑特征和含油特征库特征的相似度,完成含油岩屑岩性识别。实验证明该方法具有效率高和精度高的优点,具有一定的鲁棒性。最后,对某地区采集的岩屑图像进行分割和识别,计算岩屑图的含油岩屑面积占比。实验结果表明,该方法在各个井深的误差均小于5%,耗时远低于人工识别（300s）,均小于110s具有较好的识别效果。