視覺標定是計算機圖形學中一個重要的技術，用于確定攝像機內部和外部參數。漫反射白板是一種常用的測試表面之一,因其具有較高的反光率和均勻的紋理而受到廣泛的應用.然而目前對于不同種類、尺寸的白板仍缺乏有效的分類方法以適應不同的應用場景需求本文提出一種基于深度學習的圖像分割算法對不同類型的白板的進行自動識別與歸類：首先使用超像素生成器將待處理的圖片分成若干個互不重疊的全域塊；然后利用卷積神經網絡對這些全域塊的特征向量進行處理得到每個區域屬于哪種類型的概率值;最后根據最大似然估計法計算出模型訓練損失函數并迭代優化使得最優化的目標函數的取值為最小即可獲得最佳的效果.。