为了提高采煤工作面的智能化水平，提出了基于图像和激光点云融合的煤岩识别方法。首先，利用三维重建构建了蕴含煤岩颜色信息及截割纹理特征的图像点云；其次，提出了基于改进迭代最近点（iterative closest point，简称ICP）算法的煤岩点云配准方法，提高了点对间的搜索速度和配准精度；然后，设计了基于改进区域生长算法的煤岩识别方法，通过仿真分析验证了改进措施的有效性；最后，搭建了采煤机煤岩截割实验系统，并对相关改进算法进行了实验对比分析。结果表明，所提方法的点云数据分割效果最好，煤岩识别准确率达92.95%。在煤矿井下采煤工作面进行了现场测试，进一步证明了所提煤岩识别方法的可行性和实用性。