CN104586364A - 一种肤质检测系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种肤质检测系统及检测方法，其特点是：通过微距图像采集模块采集皮肤图像信息，利用蓝牙模块将皮肤图像信息传输至装载有终端APP的移动设备，用户在终端APP选择是否用移动设备对皮肤图像信息进行预处理，并采用无线网络技术将相应的皮肤图像信息上传至云端服务器。云端服务器对皮肤图像信息进行处理，得到皮肤的水分、油分、光滑度、色斑等数据，并将其返回给移动设备呈现给用户。本发明成本低，检测精度高，实时性好，适用于肤质检测领域和肤质数据综合分析领域。

Description

一种肤质检测系统及方法

技术领域

本发明属于肤质检测领域和肤质数据综合分析领域，尤其涉及一种肤质检测系统及方法。

背景技术

随着人们生活水平的提高，人们对美和健康的要求随之提高，而人体的肤质的好坏是评价一个人美与健康的重要依据。拥有好皮肤不仅对自己的健康有益，对提高自身的整体形象也起着至关重要的作用。目前，市面上的疗效化妆品种类繁多，但一般人都没有真正了解自己皮肤的状况，在挑选适合自己的护肤品时，常常也感到无从下手，因此肤质检测仪逐渐进入人们的生活中。

目前市面上的肤质检测方法有生物阻抗分析法和图像数据分析处理法。其中生物阻抗分析法是一种常用于身体成分测量包括身体脂肪和水分的检测方法。如专利号为200510011875.2的一种肤质检测方法。它的基本原理是一个频率为50KHz的微小电流作用于我们的皮肤，皮肤上的各种化合物形成一种电阻抗，即阻碍电流通过身体住址，而通过计算这种电阻抗可以计算出肤质的相关特性。然而，这种检测方式的精度有限，能检测到的肤质参数较少。

图像数据分析处理法的基本原理是利用RGB和UV光谱成像技术拍摄面部高清晰度的专业图像，通过图像处理算法分析出皮肤各项特征数据。该种肤质检测方式能够检测到的肤质参数多，精度高，但是应用该方法的设备体积大、成本高，多用于美容院等专业医疗场所，不易被广大消费者接受。

发明内容

本发明的目的是提供了一种使检测系统小巧，精确，成本较低；通过强大的云端服务器处理功能，为用户提供准确客观的肤质信息的肤质检测系统及方法，以克服现有技术的不足。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种肤质检测系统，包括：微距图像采集模块、装载有终端APP的移动设备以及云端服务器，其特点是：

微距图像采集模块：用于皮肤图像信息的采集，并将图像信息无线传输给移动设备；

移动设备：在用户选择移动设备是否对皮肤图像信息进行预处理后，移动设备通过终端APP将相应图像信息转发给云端服务器，终端APP并接收处理来自云端服务器的数据，为用户提供一个友好的人机交互界面；

云端服务器：接收来自终端APP转发的图像信息后，利用多种图像处理算法分析出肤质状况，并将处理结果量化传输给终端APP。

所述微距图像采集模块包括微距摄像头，辅助灯光模块，微控制器以及蓝牙模块，微控制器通过控制辅助灯光模块为微距摄像头的拍摄提供良好的光源，微距摄像头经过对焦平衡等处理后对微控制器发出准备信号，从而使能拍摄按键；拍摄的图像经蓝牙模块传输给终端APP。

所述终端APP可以是基于安卓、IOS等系统开发的应用程序，搭载该软件的平台可以是手机，平板等移动智能终端，该软件能与微距图像采集模块通过蓝牙通信从而接受采集到的图像信息，用户能够根据移动设备的性能选择是否在移动设备上进行皮肤图像数据的预处理，并通过无线网络将相应的数据上传至云端服务器，该终端APP也能通过无线网络技术接受来自云端服务器的信息，将这些信息处理后能通过友好的交互界面呈现给用户。

所述云端服务器能通过多种图像处理算法对上传的图像进行分析，提取出皮肤的水分、油分、肤色、粗糙程度、色斑等信息，并量化处理后传输给终端APP。

所述图像处理算法功能主要分为基于颜色建模、基于阈值分割和基于纹理分析三个子模块，分别对个指标进行分析及量化处理。

一种利用所述系统的肤质检测方法，其特点是：通过微距图像采集模块采集皮肤图像信息，利用蓝牙模块将其传输至终端APP，用户在终端APP选择是否用移动设备对皮肤图像信息进行预处理，采用无线网络技术将相应的皮肤图像信息上传至云端服务器。云端服务器对皮肤图像信息进行处理，得到皮肤的水分、油分、光滑度、色斑等数据，并将其返回给手机APP呈现给用户。

与现有技术相比，本方案所提供的技术方案具有以下优点：

本发明提供的肤质检测系统通过采用带有微距镜头、RGB和UV光源的微距图像采集模块，使得采集到的图像更加清晰、精准；本发明通过采用自动调焦和自动调光的技术，使得采集图像的过程更加简便；本发明把复杂的图像数据处理的过程转移到云端服务器上，降低了移动设备的硬件要求，从而减小了移动设备的成本；本发明利用云端服务器强大的数据处理功能结合多种图像处理算法对皮肤图像进行处理、量化分析，使得处理结果更加客观准确；本发明通过终端APP进行人机交互，良好的交互界面能使数据具有更强的可视性，而且方便对系统功能进行扩展升级。

附图说明

图1是本发明肤质检测系统的模型结构示意图。

图2是本发明肤质检测方法的流程图。

图3是本发明中图像处理算法的总体框图。

图4是本发明中基于共生矩阵的纹理分析框图。

图5是本发明中斑点检测框图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及实施例对本发明作进一步地详细描述。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

图1是本发明中的肤质检测系统的结构示意图，包括：

图像采集装置1是包括微距摄像头，辅助灯光模块，微控制器以及蓝牙模块，用于采集人体皮肤图像的信息，并将皮肤图像信息通过蓝牙发送给终端APP。

终端APP2用于接收所述图像采集装置1发送的人体皮肤图像信息，并能让用户根据移动设备的性能选择是否在移动设备上进行预处理，并通过无线网络技术将从图像采集装置1中接收到的或经过移动设备预处理后的皮肤图像信息发送给云端服务器3，最后将通过无线网络技术从云端服务器3得到处理后的皮肤特征数据呈现给用户。

云端服务器3用于接收来自终端APP2发送的图像信息后，利用多种图像处理算法分析出肤质状况，并将处理结果量化传输给终端APP2。

图2是本发明中的肤质检测方法的流程图，微距图像采集模块中的ARM芯片通过自动调整光源和焦距拍摄到一组清晰准确的皮肤图像，并控制蓝牙模块，通过蓝牙4.0技术将皮肤图像信息发送给终端APP。用户根据移动设备的性能选择是否在移动设备上进行皮肤图像数据预处理，终端APP通过无线网络技术将相应的皮肤图像信息发送给云端服务器，云端服务器在进行皮肤图像数据处理时将基于颜色模型分析出皮肤的水分、油分、肤色等信息，基于纹理分析模型分析出粗糙度、皱纹等信息，基于阈值分割分析出色斑、炎症、毛孔等信息，将这些信息量化处理后，通过无线网络技术将处理后的皮肤特征数据发送给终端APP。

图1中图像采集装置1包含了微距摄像头，辅助灯光模块，微控制器以及蓝牙模块，微距摄像头前端有镜头保护筒，同时该镜筒长度固定使得模块自动调焦更容易、速度更快。

图1中图像采集装置1的辅助灯光模块采用了可控的RGB和UV光源，使该模块在图像采集的过程中能够得到不同光源照射下的一组皮肤图像，通过对不同光照下拍摄所得到的皮肤图像进行分析能够得到多种皮肤特征数据。

图1中图像采集装置1的蓝牙模块采用了蓝牙4.0技术，使得图像采集装置在传输的过程中耗能少。

图1中图像采集装置1使用了可充电锂离子电池，为图像采集装置供电，供电接口为图像采集装置1底部的microUSB接口。在使用过程中，图像采集装置的剩余电量既可通过红色LED灯和绿色LED灯显示，也可以通过蓝牙4.0将电量信息传送给手机APP并呈现给用户。

移动设备装载的终端APP以基于安卓系统环境下的应用程序为例，利用安卓系统提供的蓝牙API接口能实现移动设备与图像采集装置配对，进行数据传输，并通过网络将数据上传至云端服务器，安卓系统的多线程机制能支持应用程序处理多项任务，而丰富的GUI控件能为用户提供友好的人机交互和数据显示界面。

由于本发明需要从一组图片中提取多种信息，因此，云端服务器的图像处理通过多种算法协调作用实现。图3描述的是皮肤图像检测系统的总体流程，框图中的颜色调整与处理是为了最大程度上减少在图像拍摄过程中造成的失真，皮肤颜色判决需要选取图像中具有代表性的皮肤图像像素点来进行后面的颜色计算。斑点检测目的是标记出斑点所在的像素点，而皱纹检测是对皮肤表面的纹理进行特征分析和处理。

水分分析算法：皮肤最外层的角质层和皮脂膜可以防止水分的流失，正常情况下角质层的含水量在10％左右，如果低于这个水平，则表示缺水性皮肤，这样的皮肤颜色暗淡、干燥，甚至有脱皮现象，即所谓的“枯黄型”皮肤，若皮肤水分充足，则皮肤光泽，表现为“白里透红型”皮肤。通过颜色作为水分评价的标准，可以由以下方法来确定：

1.在样本图像库中选择几张皮肤颜色具有代表性的图片来，作为不同含水量等级的参照物；

2.计算这些参照物的皮肤颜色(需要颜色空间的转换)；

3.在所使用的颜色空间中，计算待检测图像的颜色与参照图像颜色之间的距离，从而判断具体属于哪个等级。

油分分析算法：内置LED灯照在皮肤上由于不同皮肤油质的多少会造成不同程度的反光，使得局部像素值可能远远大于普通肤色的像素值，通过对这些大像素块的检测来判断是否为油性皮肤，具体方法为：

1.选择一组标准比色板，作为正常皮肤颜色；

2.计算待检测图像的颜色，寻找其中的大像素块；

3.设计合适的阈值，对油分含量进行评价。

肤色分析算法：灰度图像的像素值是介于黑和白之间的256中灰度级中的一个，灰度值越大就表示越白，灰度值越小就表示皮肤越黑，通过对图像平均像素值进行判断，即可对肤色进行评价，具体方法如下：

1.对样本图像库的灰度值范围进行统计，训练出不同肤色的灰度值边界阈值；

2.将待测图像的平均灰度值与阈值进行比较，从而进行评价。

纹理分析算法：对人脸皮肤进行纹理分析，直接关系到皮肤光洁度和粗糙度的测量，纹理越粗，则皮肤越粗糙，纹理越细，则皮肤越光滑。目前纹理的特征分析方法有很多，如中心矩方法、灰度差分统计方法、共生矩阵方法等。其中基于共生矩阵方法是一种比较普遍的方法，其算法框图如图4所示。共生矩阵的5个特征值具有如下性质：

1.角二阶矩(ASM)ASM越大纹理越粗，ASM越小纹理越细；

2.熵(ENT)ENT越大纹理越细，ENT越小纹理越粗；

3.逆差矩(IDM)IDM越大纹理越粗，IDM越小纹理越细；

4.对比度(CON)CON越大纹理越细，CON越小纹理越粗；

5.相关性(COR)COR越大纹理越粗，COR越小纹理越细；

色斑分析和炎症分析算法：如图5所示，为了区分色斑和炎症所产生的斑点，需要从特征向量的选择区分，具体方法如下：

色斑：一般色斑为黑褐色的斑点，是由于黑色素过度堆积造成的颜色变深，因此黑色斑点主要是亮度信息。

炎症：炎症产生的斑点一般是红色，主要特点是色调信息。

采用亮度和色调分离的颜色空间可以区分这两种斑点。

毛孔分析算法：毛孔不像色斑那么明显，所以在检测时必须减少其他因素对它的干扰，在进行阈值分割之前需要通过相关滤波器排除色斑和皱纹对其的影响。排除色斑采用ε-滤波器滤除，排除皱纹可以根据像素块的长宽比例进行，因为毛孔多为圆形，皱纹多为长条形。

本说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。

Claims (9)

1.一种肤质检测系统，包括：微距图像采集模块、装载有终端APP的移动设备以及云端服务器，其特征在于：

微距图像采集模块：用于皮肤图像信息的采集，并将图像信息无线传输给移动设备；

移动设备：在用户选择移动设备是否对皮肤图像信息进行预处理后，移动设备通过终端APP将相应图像信息转发给云端服务器，终端APP并接收处理来自云端服务器的数据，为移动设备用户提供一个友好的人机交互界面；

云端服务器：接收来自终端APP转发的图像信息后，利用多种图像处理算法分析出肤质状况，并将处理结果量化传输给终端APP。

2.根据权利1所述的肤质检测系统，其特征在于：当用户在终端APP上选择移动设备不对微距图像采集模块采集到的图像进行预处理的模式时，移动设备将从微距图像采集模块采集到的数据转发给云端服务器。

3.根据权利1所述的肤质检测系统，其特征在于：当用户在终端APP上选择移动设备对微距图像采集模块采集到的图像进行预处理的模式时，移动设备将会执行终端APP上的皮肤图像信息预处理过程，再将预处理后的图像信息发送给云端服务器。

4.根据权利1所述的肤质检测系统，其特征在于：微距图像采集模块包括微距摄像头、辅助灯光模块、微控制器以及蓝牙模块，微控制器通过控制辅助灯光模块为微距摄像头的拍摄提供光源，微距摄像头经过对焦平衡处理后对微控制器发出准备信号，从而使能按下拍摄按键；并把拍摄的图像经蓝牙模块传输给终端APP。

5.根据权利1所述的肤质检测系统，其特征在于：终端APP可以是基于安卓、IOS等系统开发的应用程序，搭载该软件的平台是手机，平板或其它移动设备，该软件能与微距图像采集模块通过蓝牙通信，接受采集的图像信息并通过无线网络上传至云端服务器，通过移动或无线网络也能接受来自云端服务器的信息，将这些信息处理后能通过友好的交互界面呈现给用户。

6.根据权利1所述的肤质检测系统，其特征在于：云端服务器通过多种图像处理算法对上传的图像进行分析，提取出皮肤的水分、油分、肤色、粗糙程度、色斑信息，并量化处理后传输给APP。

7.根据权利4所述的肤质检测系统，其特征在于：图像处理算法功能分为基于颜色建模、基于阈值分割和基于纹理分析三个子模块，分别对各指标进行分析及量化处理。

8.一种利用权利要求1-7任一项所述的肤质检测系统的肤质检测方法，其特征在于：所述肤质检测方法包括以下步骤：

A.通过微距图像采集模块中的ARM芯片调整光源以及焦距，从而采集到一组皮肤图像信息；

B.将微距图像采集模块采集到的一组皮肤图像信息通过蓝牙传送至移动设备的终端APP；

C.移动设备的终端APP对接收到的皮肤图像信息进行预处理；

D.终端APP将经过预处理后的皮肤图像信息上传至云端服务器进行后处理；

E.终端APP和云端服务器皮肤信息处理模块通过多种图像处理算法从图像中提取出水分、油分、肤色、粗糙程度、色斑信息并进行量化处理；

F.云端服务器将后处理的数据传输给终端APP,并通过移动设备进行显示。

9.一种利用权利要求1-7任一项所述的肤质检测系统的肤质检测方法，其特征在于：所述肤质检测方法包括以下步骤：

A.通过微距图像采集模块中的ARM芯片调整光源、焦距，从而采集到一组皮肤图像信息；

B.将微距图像采集模块采集到的一组皮肤图像信息通过蓝牙传送至移动设备中的终端APP；

C.终端APP将皮肤图像信息上传至云端服务器处理；

D.云端服务器通过多种图像处理算法从皮肤图像信息中提取出水分、油分、肤色、粗糙程度、色斑信息并进行量化处理；

E.云端服务器将处理后的数据传输给终端APP，并通过移动设备进行显示。