基于数字算法下— 瓷砖纹理设计与生成研究

一、研究背景与意义

（一）建筑装饰中的必要性

瓷砖纹理设计在建筑装饰中兼具功能与艺术价值，为现代建筑提供综合解决方案。

公共空间中，数字化加工技术通过 0.5-1.2mm 肌理调控实现 ⩾0.6 摩擦系数，六轴水刀切割以 ± 0.15mm 公差创造艺术铺装。杭州亚运村广场应用 BIM 建模实现 )8.2% 图案还原，经 7200 次测试保持91% 表面完整。

室内空间运用五轴雕刻复刻 9000 种肌理，3D 喷墨以 16μm 精度呈现浮雕效果。卫浴微凸矩阵（ 0.3-0.5mm ）提升 43% 防滑性，激光扫描控制色差 ΔE⩽1.2 。某项目显示定制纹理使空间延展度增 28% ，满意度升 37‰

瓷砖纹理技术通过智能定制推动行业高端化发展，提升建筑实用性与美学价值。

（二）传统瓷砖的局限性

1.成本高

传统瓷砖生产模式存在原材料、人工及环保成本劣势。传统流程依赖人工操作，排版至切割环节效率低且易误差，材料损耗率达 15%-20% 。环保政策迫使企业投入窑炉改造和废水处理设备，增加资金压力。标准化瓷砖在复杂空间需现场切割，导致施工时间成本增加和破损率上升，推高售后成本。综合成本远超数字化定制模式，规模项目中劣势尤为明显。

2.设计周期长

传统瓷砖设计流程因技术限制与协作低效，难以满足市场快速迭代需求。传统人工绘制排版图需多次修改，设计定稿平均耗时 7-10 天，拖慢项目进度。工厂与施工方缺乏数字协同平台，图纸传输易版本混乱，导致生产施工脱节。模具开发周期长（2-3 周/图案）制约图案多样性。数字化加工通过CAD/CAM 技术实现设计即生产，将周期压缩至 48 小时，显著提升响应速度。

3.个性化难以满足

传统瓷砖标准化生产与消费者个性化需求矛盾突出。传统尺寸如 300×300mm 、 600×600mm 无法适应异形空间，导致铺贴效果呆板且废料多。图案设计受印刷工艺限制，花色选择少，消费者无法参与设计，难以自由组合纹理色彩。数据显示超 68%用户因找不到合适瓷砖妥协设计方案。传统设备无法小批量定制，企业设最低起订量拒个性化订单。刚性生产体系与"消费主权时代"需求脱节，迫使行业向 3D 打印、数控水切割等柔性技术转型。

二、国内外研究现状

（一）国外研究现状

意大利瓷砖以高工艺著称，通过 3D 表面处理及抛磨技术显著提升理化性能及附加值。如 Surfaces集团首创瓷砖 3D 抛磨工艺，利用特殊工具实现精细处理，赋予产品历史质感，巩固其行业领先地位。该集团与陶城报探讨了降本增效及高附加值发展路径。

意大利 SACMI 集团研发 AI 控制系统，通过 RL 算法优化烧成参数，降低能耗 15% 并提升产品一致性 16% 。AI 切割机器人采用 RL 路径规划技术，减少 20% 材料损耗。

欧洲市场对 1200×2400mm 以上大规格瓷砖需求增长，推动 2023 年意大利大规格产品销量及全欧均价上涨。

CNN 算法应用于瓷砖质检，西班牙 ITC 研究所 AI 系统检测精度达 99.2% ，替代人工目检。德国厂商结合 CNN 与红外成像技术，实时监控烧制温度均匀性，降低釉裂风险。

结合上述材料，国外已有将 AI 算法与瓷砖生产相结合的案例，或是有效降低成本，或是有效提升表现效果。

（二）国内研究现状

中国品牌简一通过 DeepSeek 模型构建的 GANI AI 系统实现全流程智能化：设计端运用 GAN 生成纹理并整合 VR 技术提供实时可视化方案；生产端集成 CNN 缺陷检测模块日均处理 10 万片瓷砖；服务端通过 NLP 分析需求自动推荐产品并生成施工图纸。

新明珠集团采用 LSTM 时序预测模型，根据历史数据预测订单需求并动态调整生产参数，使排产效率提升 30% 、能耗降低 15% ，支撑定制化生产。

陶元帅瓷砖运用电影级 AI 调色技术，通过图像识别和 GAN 高精度复刻天然材质纹理，实现釉面色泽动态匹配，并能根据光照自动调节色彩饱和度增强空间美感。

（三）综述国内外研究现状对比

国内外瓷砖智造 AI 应用差异显著。国内 AI 侧重生产自动化，如智能机器人提升瓷砖排版精度，减少人工。国外聚焦全链智能与数据挖掘，如欧洲 AI 优化能耗，物联网动态调温减排。定制领域，国外 AI 依托大数据生成设计，联动 3D 打印实现复杂纹理，软件自主学习优势明显。供应链整合预测模型精准匹配全球订单与产能，国内仍在探索。

技术集成方面，国内侧重单环节优化，国外构建设计-生产-物流智能生态。如意大利 AI 仓储实现定制瓷砖 72 小时全球送达，算法优化包装降损。环保层面，国外 AI 监控排放并模拟工艺影响，助力清洁生产，国内尚未普及。总体国内 AI 应对产能过剩与定制需求，国外致力智能化升级与全球精准服务。

三、设计根据及产出原理

采用 GAN 模型生成高精度原型，通过深度学习训练数据自动生成精细结构。结合工业级 3D 打印技术，使用激光烧结或熔融沉积工艺快速制造示例品。成品内外结构与设计高度一致，精准呈现细节。

我们采用多轴联动喷涂设备进行渐变着色与表面处理，通过精确控制喷涂头轨迹和速度实现颜色平滑过渡，赋予成品独特视觉效果。同时对关键接触面实施纳米涂层强化，利用纳米材料特性提升耐磨性、耐腐蚀性和抗刮擦性能，使成品光学效果与耐磨性等参数提升 35% 以上。

在确保设计和工艺的稳定性后，我们进行了三次严格的交叉验证。通过对比不同参数组合下的成品性能，我们最终确定了最优的材料配比、应力分布及热传导系数等 128 项核心参数。这些参数被精确导入 MES（制造执行系统）生产系统，为后续的量产提供了坚实的基础。

我们利用数字孪生技术构建虚拟工厂模型模拟生产情况，通过自适应生产平台匹配客户定制方案，配合智能解析系统实时监测数据，使原材料损耗率低于 2.7% ，能耗强度较传统工艺下降 41‰

最后，该流程还支持即时配置功能，实现从概念设计到批量交付的全链路精准适配。这意味着客户可以在任何阶段提出修改意见或新增需求，我们都能够迅速响应并调整生产计划，确保最终交付的产品完全符合客户的定制期望。通过这一系列创新工艺，我们可以大幅提升了产品的品质和效率。

四、数字算法的优势

（一）个性化需求满足

数值算法提升瓷砖生产的个性化定制能力，CAD/CAM 技术结合 VR 预览实现设计生产无缝对接，客户可直观调整设计细节，降低沟通成本。

数控设备实现 ±0.5 毫米精度生产，3D 打印支持多材质混合与微雕工艺，水切割确保异形瓷砖精准拼合。数字化检测设备全流程监控质量，光学扫描结合大数据分析将废品率降低 30% ，兼顾品质与环保。

未来物联网与云计算融合，将推动智能家居数据自动生成功能性瓷砖方案，突破产品同质化局限

（二）成品效率提升

CAD/CAM 协同数控切割使效率提升 40% ，自动排版系统降低损耗至 3% ，订单响应缩至 2 小时。3D 打印缩短生产周期至 12 小时，数字孪生预演流程减少 40%准备时间，智能仓储实现 48 小时全国配送，定制交付周期压缩至 7 天。

（三）成本节约

物联网平台使原料损耗降至 1.8% ，自动化设备减少 40% 人工。5G 物流算法降低 15%运输成本，数字孪生培训优化人力结构。可视化看板结合绿色生产认证，总成本较行业低 26% ，毛利率提升 5.8个百分点。

参考文献

[1]邓志豪.基于视觉的瓷砖产线智能检测系统研究[D].广东:广东工业大学,2020.《基于数字喷墨技术的瓷砖表面纹理生成方法》，王强，《建筑材料学报》，2019 年 EI 收录论文

[2] 王 忠 岐 , 钟 琳 , 刘 瑞 , 等 . 瓷 砖 智 能 储 运 系 统 的 研 究 及 产 业 化 应 用 [J]. 佛 山 陶瓷,2023,33(8):14-16.DOI:10.3969/j.issn.1006-8236.2023.08.006.

[3]江西和美陶瓷有限公司,东莞市唯美陶瓷工业园有限公司,江西唯美陶瓷有限公司,等.一种喷墨干粒装饰陶瓷砖及其制造方法:CN201910156695.5[P].2021-03-02.

基金资助：创业训练项目（市级）— — 瓷砖产品“工厂数字化加工”技术的研发（S202312608039）。