曾铭杰

摘要：从二维图像自动生成三维模型是产品建模的重要方法，依据图像准确识别产品类型，利用产品类型特征快速建模有助于提高建模的准确率。本文针对各种陶瓷器皿，引用 keras 模型来提取陶瓷茶杯、瓷盘、花瓶和茶壶的训练特征，进一步学习并分类，从而训练出高精度的陶瓷茶杯、瓷盘、花瓶和茶壶分类模型，为准确建立陶瓷产品三维建模奠定基础。

关键词：图像分类;陶瓷;深度学习

中图分类号：TP311     文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2021）13-0174-02

应用新一代信息技术改造提升传统产业是陶瓷产业发展的必经之路。陶瓷产品数字化设计和自动化建模是陶瓷工业数字化转型的基础。本文尝试通过对平面图像中陶瓷器型特征的提取进行分类，并依据器型特征快速建立三维模型，为陶瓷产品的数字化设计与数字化制造奠定基础。

依据陶瓷平面图像进行产品分类的主要难点是表面特征相互交错，不能简单通过它是否存在某一特征来判断其类型。对于陶瓷这种相互交错的特征采用深度学习算法，自主学习提取图片特征，进而根据产品器型进行准确分类，为下一步三维建模提供支撑。

1图片采集和处理

1.1 图片采集

拥有完整并且丰富的图像数据是基于深度学习的图像识别算法的一个重要部分[1]。为了使卷积神经网络的准确率更高，需要收集的陶瓷器型图片训练样本，应该尽量多样化。为此，通过爬虫技术对搜狗图片进行爬取，在搜狗的搜索引擎中输入关键字“陶瓷杯子”“陶瓷盘子”“陶瓷花瓶”和“陶瓷壶”，获取大量陶瓷器型图片，再经过筛选，剔除分类错误和格式错误的图片，形成训练样本。……