针对废旧手机回收过程中型号难以精确识别的问题,提出一种基于孪生卷积神经网络的废旧手机型号识别方法.首先,利用基于最大类间差分的边缘检测算法解析手机图像的区域特征,构建手机型号识别数据库;其次,构造一种共享权值孪生卷积网络(siamese　convolutional　neural　network,　S-CNN)的手机识别模型,实现废旧手机图像特征的快速提取;最后,设计一种自适应学习率的识别模型参数更新策略,提高手机型号识别的精度.将其应用于不同场景下废旧手机的分拣,实验结果表明该方法具有较好的快速性和准确性.