随着近年来我国整体制造业的产业升级和消费者对品质需求的提升,产品的质感成为消费者选购商品的重要因素,产品CMF（Color Material Finishing）优化设计的相关研究日益深入,其在产品设计流程中发挥的作用得到了更多重视。与此同时,人工智能领域快速发展,与之相关的计算机辅助智能设计领域亦是成果丰硕,诞生了大量新技术、新理论、新应用。本文所开展的研究通过引入深度学习的方法来辅助产品设计过程,以头戴式耳机产品的设计为例,探索深度学习与产品设计流程的结合方式,将深度学习的方法贯穿产品设计流程之中,辅助设计师的基础工作,加速设计流程,具体工作内容包括三个部分及应用研究:第一部分通过大数据方式收集头戴式耳机产品评论数据并提取出强相关的产品意象形容词,编写头戴式耳机产品感性意象评分程序和CMF标注程序,获得耳机的CMF与产品感性意象的对应数据,通过导入BP神经网络进行训练来构建头戴式耳机产品CMF意象识别模型,借助感性工学获得消费者对不同CMF材质组合下的产品感性意象的认知,为产品研究和分析提供支持。第二部分通过形状文法和神经风格迁移网络构建产品表面纹理图案的创新设计模型,收集传统民族图案,对图案进行编码,并生成图案构型框架。将框架图案和传统民族图案导入神经风格迁移网络,通过迁移网络抽取出民族图案的微小单元特征,映射到框架图案矩阵中,最后将矩阵重新转化为图案,实现民族图案的创新设计。为产品设计提供CMF-P设计中表面纹理的快速创新图案支持。第三部分通过网络爬虫收集头戴式耳机产品图片,对收集的图片数据进行筛选和处理并构建头戴式耳机产品造型设计数据集,通过该数据集训练生成对抗网络头戴式耳机造型自动生成系统,通过计算机辅助方式,减少设计师在进行产品设计中的重复性劳作,试图使用人工智能替代设计师的部分创意设计工作流程,在减轻设计师压力的同时,提供更多造型设计参考方案。应用研究:通过以上章节研究内容为产品设计流程提供支撑。最后使用Python GUI绘制包含多种产品设计辅助功能模块的产品CMF创新设计原型系统,将该辅助系统用于头戴式耳机创新设计流程中,通过头戴式耳机产品设计实例验证以上系统模块功能的具体实施过程,检验了该原型系统设计的合理性。本论文分别从CMF优化设计、图案纹理创新、产品设计造型创新方面作为研究点,探索深度学习介入产品设计流程的结合点,通过辅助产品CMF创新设计流程来简化设计师工作,为设计师提供理论支撑、创新灵感支持,为进一步开展产品的创新设计,智能化设计提供了相关理论研究支持。