随着社会的多元化发展,个性化定制已经成为了年轻人对时尚的追求,承载着数千年中华文化的陶瓷产品成为年轻人定制的目标,为了便于众多年轻人定制陶瓷产品,笔者所在团队推出了陶瓷产品个性化定制平台。为增加陶瓷定制平台的用户黏性,本文应用图像识别技术,在用户定制的陶瓷产品上赋予一个值得纪念的场景故事,给用户以最好的体验。基于卷积神经网络的图像识别技术在其他行业中得到广泛应用。本文将卷积神经网络技术应用于陶瓷装饰图案的识别,并结合陶瓷产品个性化定制平台开发了“瓷语故事”小程序。文章通过网络爬虫技术对互联网中的陶瓷图像进行收集,然后剔除掉不适合的图像,并使用图像增强技术对有效图像进行处理,使得图像样本更具有多样性,同时解决了图像类别不平衡和样本不足的问题。随着卷积神经网络研究的深入,产生了多种卷积神经网络模型,各个模型都有自身设计的考虑,模型结构也存在差异。本文选择Alex Net模型、VGGNet模型和Goog Le Net模型进行实验研究,比较了基于三种模型的图像识别准确率,并结合泛化性、模型参数、训练时间等因素,选择了性能最优的VGGNet模型中的VGG16进行后续的图像定位多任务学习。为进一步提高图像识别准确率和识别效率,本文还尝试通过陶瓷器型分类来减少检索范围,通过图像定位和切割方法去除背景干扰信息,取得比较满意的效果。文章最后使用微信小程序作为应用开发平台,利用上述技术对移动设备上传的图像进行识别,匹配出对应的陶瓷产品,从而获取该产品的故事内容并展示。