视觉标定是计算机图形学中一个重要的技术，用于确定摄像机内部和外部参数。漫反射白板是一种常用的测试表面之一,因其具有较高的反光率和均匀的纹理而受到广泛的应用.然而目前对于不同种类、尺寸的白板仍缺乏有效的分类方法以适应不同的应用场景需求本文提出一种基于深度学习的图像分割算法对不同类型的白板的进行自动识别与归类：首先使用超像素生成器将待处理的图片分成若干个互不重叠的全域块；然后利用卷积神经网络对这些全域块的特征向量进行处理得到每个区域属于哪种类型的概率值;最后根据最大似然估计法计算出模型训练损失函数并迭代优化使得最优化的目标函数的取值为最小即可获得最佳的效果.。