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深度学习在语音识别、视觉识别以及其他领域都引起了很多研究者越来越多的关注。在图像处理领域,采用深度学习方法可以获得较高的识别率。本文以玻尔兹曼机和卷积神经网络作为深度学习的研究模型应用于农业方面,从病虫破坏农作物图像识别的角度,结合上述研究模型,并分别结合不同应用场景对模型进行改进。针对病虫破坏农作物的图像识别采用玻尔兹曼机+动量卷积神经网络结合方法。通过大量实验证明采用上述方法识别正确率达到85%以上,采用优化后的深度学习算法其运行速度较传统算法有一定的提升。