CN109512384A - 头皮检测设备 - Google Patents
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Abstract
本发明有关于一种头皮检测设备,其包含有一头皮检测机,包含有一供电模块、一电连接供电模块的摄影模块以及一电连接供电模块的第一无线传输单元；以及一电子设备,以一第二无线传输单元电连接第一无线传输单元,电子设备又具有一头皮辨识模块以及一结果输出模块,其中头皮辨识模块将头皮分为多个区块,以辨识区块的影像；藉此,通过头皮检测设备可以查看受测者头皮与头发的影像,以检测头皮状况,检测结果会储存于云端平台,作为日后的参考。
Description
技术领域
本发明有关于一种头皮检测设备，尤其指一种能查看头皮表面情形，并自动辨识与检测出受测者的头皮状况的装置，通过深度学习(Deep Learning)的训练及辨识，可以将头皮影像准确分析是否为正常或是异常状况。
背景技术
头皮属于人体中相当敏感的皮肤，拥有头皮过敏或是易产生头皮屑等现象的人亦不在少数，除了寻求专业医师的治疗外，在日常生活方面，许多消费者也选择自行购买头发护理的相关产品，用以改善自己的头皮或发质，或是避免使用化学刺激性较高的洗发产品，因为日积月累地使用这些化学性物质会伤害到我们头皮的毛囊，同时残留物会在头皮上造成堆积阻塞，导致头皮出现异常现象，而产生各式各样的头皮症状或掉发的情况。人的头部是精神活动的中枢，同时也控制了整个身体的指挥所及主要的感觉器官，现代人工作繁忙压力大，头皮舒压疗程就是针对长期处于压力、紧绷，而影响到头皮健康及有相关头皮问题的人，以平衡舒压的按摩手法，在无压力的状态下，恢复到身心一致的放松与发丝洁净，展现新活力。
现今坊间也有许多毛发管理及连锁美发从业者推出头皮检测服务，顺带推荐相关理疗产品及疗程，现行针对头皮状况检测做法多为使用检测仪器于头皮进行单点的拍照，以人工判读的方式判断受测者头皮的状态；然而，负责判读的人员必须经过专业的训练才能判断头皮的状况，一般美容美发从业者若要投入此项服务，需对公司人员先行做头皮辨识的教育训练，往往大幅度提升其教育训练的成本，但不同人员接受教育训练后其人为辨识正确性却因又人而异，因而往往造成受测者或消费者的困扰与降低其信赖感。因此，如何提供一种能够提高头皮状况判读的准确率的检测设备，甚至达到减少从业者需要额外人力训练的金钱与时间成本是本发明的目的。
发明内容
发明人正是鉴于上述现有的头皮检测仪器于实际实施使用时仍具有多处缺陷，于是以孜孜不倦的精神，并藉由其丰富专业知识及多年的实务经验所辅佐，而加以改善，并据此研创出本发明。
本发明主要目的为提供一种头皮检测设备，其可藉由设备的深度学习(DeepLearning)的技术，自动辨识受测者的头皮肤质，以协助美容美发或毛发管理从业者能降低其教育训练成本，并提升消费者的满意度与信赖感。
为了达到上述实施目的，本发明一种头皮检测设备，其包含有一头皮检测机，包含有一供电模块、一电连接供电模块的摄影模块与一电连接供电模块的第一无线传输单元；以及一电子设备，以一第二无线传输单元电连接第一无线传输单元，电子设备又具有一头皮辨识模块与一结果输出模块，头皮辨识模块将头皮分为多个区块，以辨识区块的影像。
于本发明的一实施例中，供电模块为一充电电池，并以USB进行充电。
于本发明的一实施例中，摄影模块进一步具有一摄影镜头以及一补光灯。
于本发明的一实施例中，摄影镜头以感光耦合元件(Charge-coupled Device，CCD)或互补式金属氧化物半导体(Complementary Metal-Oxide-Semiconductor，CMOS)制作而成。
于本发明的一实施例中，头皮辨识模块使用深度学习的技术。
于本发明的一实施例中，头皮辨识模块具有一训练单元以及一辨识单元。
于本发明的一实施例中，训练单元具有一影像资料库与一假定函数库，通过假定函数库找到与影像资料库所提供的照片适合的函数。
于本发明的一实施例中，头皮辨识模块辨识多个区块的颜色，根据多个区块的颜色分布情形来组合成特征以用于辨识头皮是否具有细菌感染、过敏或毛囊炎、头皮屑、油脂过剩与落发等现象。
于本发明的一实施例中，电子设备可例如为平板电脑、智能手机、桌上型电脑或手提式电脑其中之一，其中电子设备又进一步电连接至一云端平台。
于本发明的一实施例中，云端平台进一步包含有一用户资料库。
本发明有关于一种头皮检测设备，其包含有一头皮检测机，包含有一供电模块、一电连接供电模块的摄影模块以及一电连接供电模块的第一无线传输单元；以及一电子设备，以一第二无线传输单元电连接第一无线传输单元，电子设备又具有一头皮辨识模块以及一结果输出模块，其中头皮辨识模块将头皮分为多个区块，以辨识区块的影像；藉此，通过头皮检测设备可以查看受测者头皮与头发的影像，以检测头皮状况，协助美容美发或毛发管理从业者能降低其教育训练成本，并提升消费者的满意度与信赖感。
附图说明
图1：本发明其较佳实施例的设备架构方块图
图2：本发明其较佳实施例的头皮检测机外观图(一)
图3：本发明其较佳实施例的头皮检测机外观图(二)
图4：本发明其较佳实施例的头皮特征撷取示意图
图5：本发明其较佳实施例的辨识特征比较图
附图标号：
(1) 头皮检测机 (11) 供电模块
(12) 摄影模块 (121) 摄影镜头
(122) 补光灯 (13) 第一无线传输单元
(2) 电子设备 (21) 第二无线传输单元
(22) 头皮辨识模块 (221) 训练单元
(2211) 影像资料库 (2212) 假定函数库
(222) 辨识单元 (23) 结果输出模块
(3) 云端平台 (31) 用户资料库
具体实施方式
本发明的目的及其结构功能上的优点，将依据以下图面所示的结构，配合具体实施例予以说明，使得审查委员能对本发明有更深入且具体的了解。
请参阅图1～图3，本发明一种头皮检测设备，其包含有一头皮检测机(1)，包含有一供电模块(11)、一电连接供电模块(11)的摄影模块(12)与一电连接供电模块(11)的第一无线传输单元(13)，其中，供电模块(11)可例如为一充电电池，若充电电池电力耗尽时，能通过USB进行充电，摄影模块(12)进一步具有一摄影镜头(121)以及一补光灯(122)，而摄影镜头(121)以CCD或CMOS作为感光元件制作而成，头皮检测机(1)的实体外观即如图2与图3所示；
以及一电子设备(2)，可例如为平板电脑、智能手机、桌上型电脑或手提式电脑，电连接至一云端平台(3)，并以一第二无线传输单元(21)电连接第一无线传输单元(13)，电子设备(2)具有一头皮辨识模块(22)与一结果输出模块(23)，云端平台(3)包含有一用户资料库(31)。头皮辨识模块(22)将头皮分为多个区块，以辨识区块的影像的颜色特征，包含辨识区块内的颜色与分布状况，能够检测出头皮是否具有细菌感染、过敏或毛囊炎、头皮屑、油脂过剩与落发等现象，检测结果会由结果输出模块(23)产生，由于头皮辨识模块(22)使用深度学习的技术，因此头皮辨识模块(22)会具有一训练单元(221)以及一辨识单元(222)，其中训练单元(221)包含了一影像资料库(2211)与一假定函数库(2212)，通过假定函数库(2212)找到与影像资料库(2211)所提供的照片适合的函数。
此外，藉由下述具体实施例，可进一步证明本发明可实际应用的范围，但不意欲以任何形式限制本发明的范围。
请继续参阅图1至图3，本发明头皮检测设备分为头皮检测机(1)与电子设备(2)，通过电子设备(2)的头皮辨识模块(22)来辨识受测者头皮的状况，而头皮辨识模块(22)以深度学习技术来实现，其学习方式是先建立一个能选择假说函数的网络架构，再根据训练程序和CNN架构来组成头皮辨识模块(22)，本发明使用卷积神经网络(ConvolutionalNeural Networks，CNN)，此主要是用电脑模仿人类大脑的辨识方式，主要架构有卷积层(Convolutional Layer)、线性整流层(Rectified Linear Units layer，ReLU layer)、池化层(Pooling Layer)、常态化层(Normalization Layer)、全连接层(Fully connectedLayer)、逻辑回归层(Softmax Layer)和损失函数层(Loss Layer)；根据训练的形式来选择目标函数，在训练过程中经由多个函数来找到一组最佳的参数组合，让预测结果缩收至目标；
其中，训练程序藉由头皮辨识模块(22)的训练单元(221)进行辨识的训练，训练前需要先准备影像资料库(2211)与假定函数库(2212)，使训练单元(221)从假定函数库(2212)中的大量函数中，找到最适合影像资料库(2211)所提供的照片的函数，为了训练辨识的准确率，影像资料库(2211)中发明人准备了30000张各式各样的头皮照片作为训练的影像资料，训练过程中有输入端与输出端，输入端就是影像资料库(2211)的照片，输出端就是照片辨识的答案，以本发明来说答案就是细菌感染、过敏或毛囊炎、头皮屑、油脂过剩与落发等现象，训练时以各种头皮状况的特征作为多个训练参数，训练单元(221)会撷取照片中多个区块内是否有与训练参数的特征相同的范围，将训练参数乘以一个权重(weights)，全部的乘积相加后再加上一个偏移值(bias)，之后经由活化函数(Activation Function)即获得输出端的答案，意即找到假定函数库(2212)中最适合的函数，藉此让头皮辨识模块(22)能够分辨各种头皮的状况，训练的辨识即如图4所示，将头皮分成多个区块以辨识区块中的特征，找寻适合的函数。
实际操作时，先按下头皮检测机(1)的电源开关，以启动供电模块(11)，当外壳的LED灯恒亮，表示头皮检测机(1)启动完成，再开启第一无线传输单元(13)；由电子设备(2)通过第二无线传输单元(21)与头皮检测机(1)连线，此第一无线传输单元(13)与第二无线传输单元(21)可例如使用WIFI或是蓝芽的无线技术，传输与接收摄影模块(12)输出的头皮的即时影像，也可以将目前的影像以照片方式撷取。
使用过程中将头皮检测机(1)的摄影模块(12)的摄影镜头(121)对准受测者的头皮，头皮影像会通过第一无线传输单元(13)传到第二无线传输单元(21)，电子设备(2)的屏幕就会显示头皮影像的画面，而摄影镜头(121)所拍摄的影像为放大200倍，因此可看到头皮上的细节，若环境光源不足，可按下摄影模块(12)的补光灯(122)按钮，开启LED的补光源以照亮头皮的检测部位，由于一般头皮最常见的状况有细菌感染、过敏或毛囊炎、头皮屑、油脂过剩与落发等现象。
检测时，可参阅图5，共分为检测1.细菌感染、过敏或毛囊炎、2.头皮屑、3.油脂过剩、4.落发这四种头皮状况，头皮辨识模块(22)会根据这四种状况来辨识头皮特征，以落发的辨识为例，由于头皮状况属于落发，头皮整体会呈现有大片肤色区域，而有较少的黑色区块，虽肤色会因光线关系，可能会具有类似于油脂过剩的特征，但其颜色特征重迭部分过少，于是辨识单元(222)也不会将头皮判断有油脂过剩的问题，最后头皮辨识模块(22)的辨识单元(222)就能依照先前训练单元(221)训练的结果，辨识出有与落发的特征大量重迭的部分，电子设备(2)的结果输出模块(23)亦会显示出落发特征的分数最高，代表本次的头皮检测结果为落发。
从前述可知，每个头皮状况所具有的特征不同，于头皮上所呈现的颜色也会有所差异，如此辨识单元(222)的检测模式依照不同的头皮状况有不同的辨识检测方向；1.当头皮细菌感染或是头皮产生过敏反应之时，皆会使头皮产生红痒现象，并以数量众多的小红点呈现，当头发发生毛囊炎的情况时，会使头皮上头发的根部产生大块血红色区域，因此辨识细菌感染、过敏或毛囊炎时，主要以寻找肤色区域内所存在的红色区块面积；2.头皮屑主要表征为数量不等的白色区块状出现在头皮之上，并有很大的机率伴随头发出现，因此辨识头皮屑特征时，主要以寻找肤色区域内所存在的头发区域周围的白色区块面积为主；3.油脂过剩的特征就是头皮过剩的油脂所造成的大量白色区域，再加上环境的光源或是补光灯(122)的光源所致，使该区块的白色属于高亮度的白色，因此辨识油脂过剩时，基本上就是以高亮度白色区块所占的面积比重作为依据；4.落发现象最主要的特征就是代表头发的黑色区域非常稀少，并且会有大片的肤色区域，因此辨识落发现象时，基本上就是以侦测黑色头发的区块为主，同时辨识是否拥有大量肤色区域；由此可知头皮辨识模块(22)是根据头皮上多个区块的颜色特征来判断头皮是否正常。
最后，检测的结果会由结果输出模块(23)于电子设备(2)上显示，检测人员可将每位受测者检测的结果上传至云端平台(3)，在用户资料库(31)中建立受测者专属的头皮检测记录，提供头皮理疗的美容美发从业者可追踪消费者使用头皮护理疗程后的疗效。
由上述的实施说明可知，本发明与现有技术相较之下，本发明具有以下优点：
1.本发明头皮检测设备以头皮检测机与电子设备相互电连接，利用头皮检测机的摄影模块进行拍摄受测者头皮的影像，再将即时画面传输至电子设备上，将显示的影像经由头皮辨识模块将头皮分为多个区块，以辨识出头皮每一个区块的状况；本发明将辨识结果系统化，降低人为辨识上的误差，并以客观的分析结果提高消费者信任感，又能减少从业者需要额外人力训练的金钱成本与时间成本。
2.本发明头皮检测设备的头皮辨识模块通过深度学习技术训练如何辨识头皮的状况，以大量的照片让训练单元学习各种头皮的状况，令辨识单元于实际辨识受测者的头皮影像时，能够辨识出头皮多个区块的颜色，以检测出头发周边与头皮上的特征是否具有细菌感染、过敏或毛囊炎、头皮屑、油脂过剩与落发等现象，此检测方式准确率高，可直接让检测人员知道受测者的头皮状况，不会有因检测人员不同而检测结果不同的情形发生。
Claims (10)
1.一种头皮检测设备，其特征在于，包含有:
一头皮检测机,包含有一供电模块、一电连接该供电模块的摄影模块以及一电连接该供电模块的第一无线传输单元；以及
一电子设备,以一第二无线传输单元电连接该第一无线传输单元,该电子设备又具有一头皮辨识模块以及一结果输出模块,该头皮辨识模块将头皮分为多个区块,以辨识该多个区块的影像。
2.如权利要求1所述头皮检测设备，其特征在于，该供电模块为一充电电池,该充电电池以USB进行充电。
3.如权利要求1所述头皮检测设备，其特征在于，该摄影模块进一步具有一摄影镜头以及一补光灯。
4.如权利要求3所述头皮检测设备，其特征在于，该摄影镜头以感光耦合元件CCD或互补式金属氧化物半导体CMOS制作而成。
5.如权利要求1所述头皮检测设备，其特征在于，该头皮辨识模块使用深度学习技术。
6.如权利要求1所述头皮检测设备，其特征在于，该头皮辨识模块具有一训练单元以及一辨识单元。
7.如权利要求6所述头皮检测设备，其特征在于，该训练单元具有一影像资料库与一假定函数库,通过该假定函数库找到与该影像资料库所提供的照片适合的函数。
8.如权利要求1所述头皮检测设备，其特征在于，该头皮辨识模块辨识该多个区块的颜色,根据该区块的颜色特征辨识头皮是否具有细菌感染、过敏或毛囊炎、头皮屑、油脂过剩与落发的现象。
9.如权利要求1所述头皮检测设备，其特征在于，该电子设备为平板电脑、智能手机、桌上型电脑或手提式电脑其中之一,该电子设备又进一步电连接至一云端平台。
10.如权利要求9所述头皮检测设备，其特征在于，该云端平台进一步包含有一用户资料库。
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