CN116056606A - 头发造型设备 - Google Patents

Abstract

提供了一种头发造型设备。头发造型设备包括传感器设备，该传感器设备配置为根据指示头发造型设备的当前使用的头发造型设备的至少一个使用特征来产生传感器输出。头发造型设备包括控制器，该控制器被配置为接收来自传感器设备的传感器输出，并使用分类算法处理传感器输出以获得分类数据，该分类算法被配置为基于头发造型设备的至少一个使用特征来确定头发造型设备正在根据第一造型行为还是不同的第二造型行为被使用。控制器被配置为使用分类数据来控制头发造型设备执行动作。

Description

头发造型设备

技术领域

本公开涉及一种头发造型设备。具体地，但不排他地，本公开涉及用于操作头发造型设备的措施，包括方法、设备和计算机程序。

背景技术

头发造型设备，也称为头发造型器具，用于将头发形成所需的形状或样式。特别地，加热的头发造型设备利用热的作用，并且可选地还利用机械手段，以期望的方式来为头发造型。

这种头发造型设备的一个示例是头发拉直设备(也称为头发拉直器或头发造型熨斗)。这种头发造型设备通常包括两个铰接臂，这两个铰接臂在一端彼此枢转地附接，并且一个或多个可加热板附接到这两个铰接臂上。在两个臂都具有可加热板的情况下，可加热板通常位于臂的内部相对表面上。可加热板具有头发可接触表面，在使用头发造型设备的过程中，该表面可操作地与头发接触并向头发施加热量。可加热板(以及头发可接触表面)可以由一个或多个加热元件加热。

然而，已知的头发造型设备的灵活性和/或多功能性是有限的。这反过来又会限制已知的头发造型设备获得所需发型的能力。例如，已知的头发造型设备在与发束接触时通常会释放热量。这可能效率相对较低，并且可能对头发造成损伤。此外，已知的头发造型设备通常依赖于用户正确地使用头发造型设备，以便获得想要的发型。例如，在某些情况下，可能会对头发施加过多或过少的热量，和/或过多或过少的夹紧压力。这可能导致热的和/或机械的头发损伤，和/或可能妨碍获得想要的发型。如果在第一次使用头发造型设备时没有达到所需的发型，例如由于头发造型设备的不正确或不理想的使用，用户可以在头发的相同部分重复一次或多次。除了增加损伤头发的风险之外，这种重复还需要额外的时间和/或能量消耗。在某些情况下，即使重复多次，也达不到所需的发型。

因此，希望提供一种改进的头发造型设备和/或操作头发造型设备的改进方法。

发明内容

根据本发明的一个方面，提供了一种头发造型设备，包括：传感器设备，配置为根据头发造型设备的至少一个使用特征产生传感器输出，使用特征指示头发造型设备的当前使用；以及控制器，配置为：接收来自传感器设备的传感器输出；使用分类算法处理传感器输出以获得分类数据，分类算法被配置为基于头发造型设备的至少一个使用特征来确定所述头发造型设备正在根据第一造型行为还是不同的第二造型行为被使用；并且使用分类数据来控制头发造型设备执行动作。

通过使用传感器数据作为分类算法的输入，可以在不需要用户输入的情况下识别造型行为。因此，头发造型设备可以自主地识别用户如何使用头发造型设备，并相应地调节自身。这允许对头发造型设备进行更智能的控制。例如，可以根据所识别的行为来控制头发造型设备的一个或多个操作设置。这允许头发造型设备的设置更紧密地对应于用户试图如何使用头发造型设备。这可以减少造型时间，和/或增加获得所需造型的可能性。此外，这可以降低头发受损的可能性，例如，由于用户对给定的造型行为使用了不正确的和/或次优的设置。

在实施例中，分类算法包括经训练的算法，该经训练的算法已经被训练成使用训练数据确定头发造型设备正在根据第一造型行为还是第二造型行为被使用。与不使用经过训练的算法的情况相比，使用这种经过训练的算法导致对造型行为的更准确和/或更可靠的分类。在实施例中，分类算法包括机器学习算法。这种机器学习算法可以通过经验和/或训练来改进(例如，提高分类的准确性和/或可靠性)。

在实施例中，头发造型设备包括机器学习代理，该机器学习代理包括分类算法。这样，分类算法可以位于头发造型设备上。与分类算法不位于头发造型设备上的情况相比，在头发造型设备上执行造型行为的分类减少了等待时间，因为不需要将数据发送到另一设备和/或从另一设备接收数据。这使得能够更快地获得分类数据，从而减少采取任何纠正措施所花费的时间，例如调节头发造型设备的一个或多个操作设置。这又可以减少对头发造成损伤的可能性，例如，由于操作设置不符合头发造型设备的预期用途。

在实施例中，第一造型行为包括直发行为，第二造型行为包括卷发行为。这样，分类算法可以被配置为使用传感器数据来区分直发和卷发。

在实施例中，第一造型行为包括全造型行为，第二造型行为包括修饰行为。这样，分类算法可以被配置为使用传感器数据来区分全造型和修饰。

在实施例中，第一造型行为包括湿发造型行为，第二造型行为包括干发造型行为。这样，分类算法可以被配置为使用传感器数据来区分湿发造型和干发造型。

在实施例中，传感器设备包括惯性测量单元IMU。在一些这样的实施例中，所述至少一个使用特征指示头发造型设备的运动。

在实施例中，头发造型设备包括头发接触构件，头发接触构件包括相对的第一和第二头发可接触表面，头发接触构件能够在打开配置和闭合配置之间移动。在一些这样的实施例中，至少一个使用特征指示头发接触构件是处于打开配置还是处于闭合配置。

在实施例中，传感器设备包括霍尔效应传感器。

在实施例中，控制器被配置为使用传感器输出来修改分类算法，例如，可以使用传感器输出来训练和/或进一步训练分类算法。修改分类算法允许通过经验和/或使用更多的训练数据来提高算法的准确性和/或可靠性。也就是说，可以提高分类数据的置信度。此外，修改分类算法允许分类算法适合用户。例如，可以在头发造型设备上提供初始分类算法，但是初始分类算法没有考虑给定用户的特定行为和/或活动。例如，用户可以以不同于其他用户的特定方式移动头发接触构件。通过使用传感器输出作为训练数据来动态地重新训练分类算法，分类算法可以更可靠地确定用户试图使用哪种造型行为。

在实施例中，头发造型设备包括加热元件，该加热元件可操作以将热量施加到头发上。在这样的实施例中，控制器被配置为基于分类数据来控制加热元件。这使得头发造型设备的热设定能够更紧密地对应于用户想要使用的造型行为。这样，可以获得期望的造型，同时减少头发损伤的可能性和/或减少造型时间。

在实施例中，控制器被配置为基于分类数据使用户界面提供输出。这可以提示用户采取纠正措施，例如改变操作设置。

在实施例中，控制器被配置为将分类数据存储在存储器中。这样，分类数据可以在以后使用，例如在头发造型设备的后续使用期间使用。

在实施例中，控制器被配置为输出分类数据以传输到远程设备。

在实施例中，控制器被配置为：从远程设备接收训练数据；并使用接收到的训练数据修改分类算法。与不使用这种训练数据的情况相比，使用来自远程设备的训练数据来修改分类算法可以提高分类算法的准确性和/或可靠性。

在实施例中，分类算法包括随机森林算法。

在实施例中，控制器被配置为使用一个或多个上下文特征作为分类算法的输入，以获得分类数据。使用上下文特征作为分类算法的输入增加了分类数据的置信度。

在实施例中，一个或多个上下文特征指示头发造型设备的先前使用和/或用户偏好。

在实施例中，头发造型设备包括头发拉直设备和/或头发卷曲设备。

根据本发明的一个方面，提供了一种用于操作头发造型设备的方法，该头发造型设备包括：传感器设备，配置为根据头发造型设备的至少一个使用特征产生传感器输出，使用特征指示头发造型设备的当前使用；该方法包括：接收来自传感器设备的传感器输出；使用分类算法处理传感器输出以获得分类数据，分类算法被配置为基于头发造型设备的至少一个使用特征来确定所述头发造型设备正在根据第一造型行为还是不同的第二造型行为被使用；并且使用分类数据来控制头发造型设备执行动作。

根据本公开的一个方面，提供了一种包括一组指令的计算机程序，当由计算机化设备执行时，所述指令使得计算机化设备执行操作头发造型设备的方法，该头发造型设备包括：传感器设备，配置为根据头发造型设备的至少一个使用特征产生传感器输出，使用特征指示头发造型设备的当前使用；该方法包括：接收来自传感器设备的传感器输出；使用分类算法处理传感器输出以获得分类数据，分类算法被配置为基于头发造型设备的至少一个使用特征来确定所述头发造型设备正在根据第一造型行为还是不同的第二造型行为被使用；并且使用分类数据来控制头发造型设备执行动作。

当然可以理解，关于本发明的一个方面描述的特征可以结合到本发明的其他方面。例如，本发明的方法可以结合参考本发明的设备描述的任何特征，反之亦然。

附图说明

现在将参考附图仅以示例的方式描述本公开的实施例，其中：

图1A和1B是根据实施例的头发造型设备的透视图；

图2是根据实施例的头发造型设备的示意图；

图3是示出根据实施例的操作头发造型设备的方法的流程图；

图4是示出根据实施例的操作头发造型设备的方法的流程图；

图5是示出根据实施例的操作头发造型设备的方法的流程图；

图6是示出根据实施例的操作头发造型设备的方法的流程图；

图7是示出根据实施例的操作头发造型设备的方法的流程图；

图8是示出根据实施例的操作头发造型设备的方法的流程图；

图9是示出根据实施例的操作头发造型设备的方法的流程图；

图10是示出根据实施例的操作头发造型设备的方法的流程图；

图11是示出根据实施例的操作头发造型设备的方法的流程图；

图12是示出根据实施例的操作头发造型设备的方法的流程图；和

图13是示出根据实施例的操作头发造型设备的方法的流程图。

具体实施方式

图1A和1B示出了根据实施例的头发造型设备100的透视图。头发造型设备100和/或其部件可以用于实施本文所述的方法。在图1A和1B所示的实施例中，头发造型设备100包括直发器。

头发造型设备100包括第一臂110和第二臂120，它们在一端通过铰链130连接在一起。每个臂110、120包括可加热板115、125。可加热板115、125中的一个或两个是可加热的，例如通过加热元件(未示出)加热。在一些实施例中，可加热板115、125中的一个或两个包括电阻板。这种电阻板可以直接加热，例如不需要单独的加热元件。每个可加热板115、125包括头发可接触表面116、126。头发可接触表面116、126被布置成使得它们彼此面对。臂110、120被铰接，使得它们可以在打开位置(如图1A所示)和闭合位置(如图1B所示)之间移动。在闭合位置，头发可接触表面116、126彼此靠近，使得待造型的头发可以保持在头发可接触表面116、126之间。在一些实施例中，当臂110、120处于闭合位置时，头发可接触表面116、126开始接触。在其他实施例中，头发可接触表面116、126不接触。

用户可以在打开位置和闭合位置之间移动臂110、120。例如，当使用头发造型设备100时，用户将臂110、120压在一起(以便在头发可接触表面116、126之间对头发造型)，并且当造型完成时，释放臂110、120和/或将臂110、120拉开。在实施例中，头发造型设备100包括偏压装置(未示出)，例如一个或多个弹簧和/或磁体。偏压装置将臂110、120推向打开位置，使得当用户没有将臂110、120压在一起时，臂110、120回复到打开位置。

在替代实施例中，臂110、120不能围绕铰链130枢转。例如，臂110、120可以基本上彼此平行。在任一情况下，用户可以将臂110、120压在一起来为头发造型。

在图1A和1B所示的实施例中，头发造型设备100包括无绳头发造型设备。例如，头发造型设备100可以由可充电电池供电。在替代实施例中，头发造型设备100由外部供电，例如经由一个或多个外部电源线(未示出)。

图2示出了根据实施例的头发造型设备100的示意框图。

头发造型设备100包括控制器210。控制器210可操作来根据实施例执行各种数据处理和/或控制功能，这将在下面更详细地描述。控制器210可以包括一个或多个部件。所述一个或多个部件可以用硬件和/或软件来实现。所述一个或多个部件可以在头发造型设备100中共同定位或者可以彼此远离地定位。控制器210可以实现为一个或多个软件功能和/或硬件模块。在实施例中，控制器210包括被配置为处理指令和/或数据的一个或多个处理器。由一个或多个处理器执行的操作可以由硬件和/或软件来执行。控制器210可以用于实施本文所述的方法。在实施例中，控制器210可操作以输出用于控制头发造型设备100的一个或多个部件的控制信号。

在实施例中，头发造型设备100包括加热元件220。加热元件220例如可操作来将电能转换成热量。加热元件220被配置为使得头发被头发造型设备100加热。控制器210可操作来控制加热元件220。例如，控制器210可操作以向加热元件220施加能量(例如电能)，例如经由由控制器210产生的一个或多个控制信号。

在实施例中，头发造型设备包括可加热的头发接触构件225。头发接触构件225可以由加热元件220加热。在替代实施例中，头发接触构件225可直接加热，即不需要单独的加热元件220。在实施例中，头发接触构件225包括一个或多个可加热板。例如，头发接触构件225可以包括参照以上图1A和1B描述的一个或多个可加热板115、125。头发接触构件225可以包括一个或多个头发可接触表面，例如上述的头发可接触表面116、126。头发接触构件225可操作以经由一个或多个头发可接触表面116、126向头发施加热量。这样，控制器210例如通过控制加热元件220来控制头发接触构件225的加热，这使得热量被传递到与头发接触构件225的一个或多个头发可接触表面116、126接触的头发。

在实施例中，头发接触构件225包括相对的第一和第二头发可接触表面116、126。相对的第一和第二头发可接触表面116、126被布置成加热接合在它们之间的头发。在实施例中，头发接触构件225可操作以通过头发接触构件225沿着发束的移动(例如，从发束的第一端朝向发束的第二端)向头发施加热量。头发接触构件225沿着发束的移动可以被称为“行程”。在替代实施例中，头发接触构件225包括单个头发可接触表面。头发接触构件225可以包括可移动的臂，例如上面参照图1A和1B描述的第一臂110和第二臂120。

在实施例中，头发造型设备100包括闭合机构227。闭合机构227可操作来闭合和/或打开头发接触构件225。闭合机构227可以包括机电闭合机构。闭合机构227可操作以接收来自控制器210的控制信号，从而允许控制器210控制闭合机构227。在头发接触构件225包括布置成在其中接收头发的相对的第一和第二头发可接触表面116、126的实施例中，闭合机构227可操作以调节第一和第二头发可接触表面116、126之间的距离。这将在下面更详细地描述。

在实施例中，头发造型设备100包括传感器设备230。传感器设备230包括一个或多个传感器。这种传感器的示例包括但不限于IMU、霍尔效应传感器、温度传感器、功率传感器、接近传感器、运动传感器、陀螺仪、加速度计、磁力计等。在实施例中，传感器设备230包括一个或多个处理器。控制器210可操作以接收来自传感器设备230的信号(例如，传感器输出)。来自传感器设备230的传感器输出可以用于控制头发造型设备100。在实施例中，控制器210可操作来控制传感器设备230。

在图2所示的实施例中，传感器设备230包括IMU 235。在这样的实施例中，控制器210可操作以从IMU 235接收指示头发造型设备100的运动的信号。在实施例中，IMU 235包括加速度计、陀螺仪和磁力计。加速度计、陀螺仪和磁力计都有三个轴，或者说自由度(x、y、z)。这样，IMU 235可以包括9轴IMU。在替代实施例中，IMU 235包括加速度计和陀螺仪，但不包括磁力计。在这样的实施例中，IMU 235包括6轴IMU。由于增加了自由度，9轴IMU可能比6轴IMU产生更精确的测量结果。然而，在某些情况下，6轴IMU可能优于9轴IMU。例如，一些头发造型设备在使用过程中可能会引起和/或遇到磁干扰。这对于包括机载电源的无线头发造型设备以及包括加热元件的头发造型设备来说可能是一个特别的考虑因素。设备上的加热、磁性和/或磁感应和/或其他磁干扰会影响磁力计的行为。因此，在某些情况下，6轴IMU比9轴IMU更可靠和/或更精确。IMU被配置为输出指示加速度计和陀螺仪信号(以及在一些实施例中还有磁力计信号)的数据。在替代实施例中，IMU 235可以包括加速度计，但是不包括陀螺仪或磁力计。在这样的实施例中，IMU 235包括3轴IMU。

在实施例中，头发造型设备100包括用户界面240。例如，用户接口240可以包括音频和/或视觉接口。在实施例中，用户接口240包括显示器(例如触摸屏显示器)。在实施例中，用户接口240包括音频输出设备，例如扬声器。在实施例中，用户接口240包括被配置为向用户提供触觉反馈的触觉反馈生成器。控制器210可操作来控制用户接口240，例如使用户接口240为用户提供输出。在一些实施例中，控制器210可操作来例如基于用户输入经由用户接口240接收数据。

头发造型设备100还包括存储器250。根据实施例，存储器250可操作来存储各种数据。存储器可以包括至少一个易失性存储器、至少一个非易失性存储器和/或至少一个数据存储单元。易失性存储器、非易失性存储器和/或数据存储单元可以被配置为存储由控制器210使用/执行的计算机可读信息和/或指令。

在替代实施例中，头发造型设备100可以包括更多、更少和/或不同的部件。特别地，在一些实施例中，图1A、1B和/或图2所示的头发造型设备100的至少一些部件可以省略(例如，可以不需要)。例如，在一些实施例中，可以省略加热元件220、头发接触构件225、闭合机构227、传感器设备230、用户界面240和存储器250中的至少一个。在一些实施例中，头发造型设备100不包括可移动的(例如可枢转的)臂110、120。

图3示出了根据实施例的操作头发造型设备的方法300。方法300可以用于操作上面参照图1A、1B和图2描述的头发造型设备100。在图3的实施例中，头发造型设备100包括具有头发可接触表面116、126的可加热头发接触构件225。头发接触构件225可操作以经由头发可接触表面116、126将热量施加到用户的发束上。在实施例中，方法300至少部分由控制器210执行。

在步骤310中，确定头发接触构件225正沿着发束从发束的第一端朝向发束的第二端移动。

在步骤320中，基于所述确定，控制加热元件220以使头发接触构件225的操作温度随着头发接触构件225沿着发束从发束的第一端向发束的第二端移动而改变。

在实施例中，第一端包括发束的发根端，第二端包括发束的发梢端。第一端可以位于发根或发束的中间点。第二端可以类似地位于发梢或发束的中间点。本文使用的术语“发根端”是指发束最靠近发根的端部。术语“发梢”端是指发束最靠近末端(例如，离发根最远)的端部。在一些示例中，发束在发根(例如，从用户的头部)和发梢之间一直延伸。然而，在其他示例中，发束在发根和发梢之间的一部分延伸。在这样的示例中，发束的发根端可以位于不在头发的实际根部的点，和/或发束的发梢端可以位于不在头发的实际末端的点。

因此，头发接触构件225的操作温度随着头发接触构件225沿着发束移动而变化。通过调整和/或调节热量沿发束传递到头发，可以控制发束上的热量分布。头发的温度在发束的发根端比在发梢端高。然而，为了以期望的方式造型(例如拉直)，在发梢端的头发可能需要比在发根端的头发施加更多的热量。在发梢端的头发比在发根端的头发更老，并且更老的头发可能需要更多的热量来以期望的方式造型。因此，沿着发束使用恒定的头发接触构件225的操作温度可能导致发束的发根端的头发受到热损伤(由于在发根端传输了太多的热量)，和/或可能妨碍获得期望的发型(由于在发梢端传输的热量太少)。提供从发根端向发梢端增加的热量传输曲线，从而降低了热损伤的可能性(特别是保护发根端的较年轻的头发)，同时确保足够高的温度传输到发梢端的头发，以获得期望的造型。这种热量传输曲线可以被称为“根部到末端”热量传输曲线。在实施例中，当头发接触构件225沿着发束移动时，使头发接触构件225的操作温度增加。在替代实施例中，当头发接触构件225沿着发束移动时，使头发接触构件225的操作温度降低。

在实施例中，头发造型设备100包括传感器设备230，其被配置为根据头发接触构件225的运动产生传感器输出。传感器输出被处理以确定头发接触构件225正沿着发束移动。这样，在一些实施例中，可以在没有用户输入和/或干预的情况下确定头发接触构件225正沿着发束移动。在实施例中，传感器设备230包括IMU 235。来自IMU 235的一个或多个信号可以被处理以确定头发接触构件225正沿着发束移动。附加地或替代地，传感器设备230可以包括霍尔效应传感器。霍尔效应传感器可以根据头发接触构件225是处于打开配置(例如，臂110、120打开的情况)还是闭合配置(例如，臂110、120闭合的情况)来生成传感器输出。这样，可以感测到头发接触构件225的闭合，并用于确定头发接触构件225正沿着发束移动。在替代实施例中，在不使用传感器设备的情况下执行步骤310的确定。例如，可以基于用户输入进行确定，例如经由用户界面、头发造型设备100上的一个或多个按钮等。

在实施例中，头发造型设备100包括可操作来加热头发接触构件225的加热元件220。在这样的实施例中，控制头发接触构件225的加热包括控制加热元件220。

在实施例中，基于传感器输出，确定头发接触构件225从发束的第一端的位移。在这样的实施例中，头发接触构件225的加热(例如，加热元件220的控制)基于所确定的位移。该位移可以例如基于从IMU 235接收的信号来确定。在其他示例中，识别行程的开始(例如，当头发接触构件225在发束的发根端时)，并且基于从行程的开始经过的时间来确定位移。例如，可以基于头发接触构件225的板的闭合来识别行程的开始。基于所确定的位移控制头发接触构件225的加热能够更精细地控制沿着发束的热量分布。

在实施例中，基于头发接触构件225的预定阈值操作温度来控制头发接触构件225的加热。预定阈值操作温度取决于所确定的头发接触构件225从发束的第一端(例如，发根端)的位移。例如，可以控制头发接触构件225的加热，使得头发接触构件225的操作温度保持在相关的预定阈值操作温度之上。在实施例中，第一预定阈值操作温度用于发束的第一端，第二预定阈值操作温度用于发束的第二端，第二预定阈值操作温度高于第一预定阈值操作温度。在一些实施例中，第三预定阈值操作温度用于发束上第一端和第二端之间的位置。第三预定阈值操作温度可以在第一和第二预定阈值操作温度之间。

在实施例中，基于传感器输出来确定头发接触构件225的速度。例如，可以通过处理来自IMU 235的一个或多个信号来确定速度。在这样的实施例中，基于所确定的速度来控制头发接触构件225的加热。在实施例中，头发接触构件225的加热被控制成使得头发接触构件225的操作温度以取决于所确定的速度的速率改变(例如，增加)。换句话说，头发接触构件225的温度变化率可以取决于头发接触构件225移动的速度。例如，如果头发接触构件225被确定为相对快速地移动，温度增加的速率(或“温度斜率”)可以相对陡峭，而如果头发接触构件225被确定为相对缓慢地移动，温度增加的速率可以相对平缓。这允许对沿着发束的热量分布进行更精细的控制，和/或使头发造型设备100能够适应用户的行为。在实施例中，沿着发束的热量传输曲线取决于所确定的速度。

在实施例中，使用速度和/或位置估计算法来处理传感器输出。在实施例中，速度和/或位置估计算法被配置为融合来自IMU的加速度计和陀螺仪信号。例如，确定头发接触构件225正沿着发束移动，确定头发接触构件225从第一端的位移，和/或确定头发接触构件225的速度，可以通过使用速度和/或位置估计算法来执行。在使用9轴IMU的实施例中，除了加速度计和陀螺仪信号之外，速度和/或位置估计算法还可以使用来自磁力计的信号来确定初始状态。在实施例中，速度和/或位置算法包括Madgwick滤波器。速度和/或位置估计算法可以使用软件或硬件(例如专用集成电路(ASIC))来实施，或者可以使用硬件和软件的组合来实施。速度和/或位置估计算法可以用于本文描述的各种方法中。

IMU可能会受到噪声、偏置和/或漂移的影响，除非进行适当校正，否则会导致计算结果不准确。例如，陀螺仪信号可能随时间漂移，加速度计可能因重力而偏置，陀螺仪和加速度计信号都可能受到噪声的影响。在实施例中，使用滤波(例如高通和/或低通和/或中值滤波器)来去除IMU信号中的至少一些噪声。在实施例中，通过在估计误差的方向或最陡方向上移除陀螺仪测量误差的幅度，同时融合加速度计和陀螺仪信号，使用Madgwick滤波器来校正陀螺仪漂移。Madgwick滤波器的输出是世界参考的方向四元数，或Madgwick四元数，它为设备提供取向。这个四元数用于将加速度信号旋转到地球参考系。一旦加速度旋转，每个轴上的引力比例被计算并移除(即引力被补偿)。这提供了线性加速度，其可以被积分以获得速度，然后该速度可以被积分以获得位置和/或位移。每次对信号进行积分，由这种偏置和/或漂移引起的剩余误差就会增加。因此，这种误差对于速度和/或位置测量可能特别成问题。在对速度进行积分以获得位置之前，对速度漂移进行补偿，这提高了测量的精度。速度和/或位置测量可以包括对所有3个轴的单独测量，或者可以组合方向分量以提供速度大小和/或位置大小。

在其他实施例中，可以使用替代的滤波器和/或算法来代替或补充Madgwick滤波器。这种滤波器的示例包括卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼滤波器和/或诸如Mahony滤波器的互补滤波器。然而，Madgwick滤波器比其他滤波器的计算成本更低，同时实现了相当的或者在某些情况下更好的精度水平。这允许Madgwick过滤器在头发造型设备100本身上运行，而不需要外部处理装置。与在外部处理数据上执行处理的情况相比，这减少了等待时间，因为避免了在设备之间传输数据的需要。

在实施例中，可以通过处理来自3轴IMU的一个或多个信号来确定速度。如上所述，在这样的实施例中，基于确定的速度来控制头发接触构件225的加热。在实施例中，头发接触构件225的加热被控制成使得头发接触构件225的操作温度以取决于所确定的速度的速率改变(例如，增加)。换句话说，头发接触构件225的温度变化率可以取决于头发接触构件225移动的速度。例如，如果头发接触构件225被确定为相对快速地移动，温度增加的速率(或“温度斜率”)可以相对陡峭，而如果头发接触构件225被确定为相对缓慢地移动，温度增加的速率可以相对平缓。这允许对沿着发束的热量分布进行更精细的控制，和/或使头发造型设备100能够适应使用者的行为。在实施例中，沿着发束的热量传输曲线取决于所确定的速度。

在实施例中，使用诸如机器学习模型的速度和/或位置估计算法来处理传感器输出。在实施例中，包括加速度计的3轴IMU与机器学习模型结合使用。例如，确定头发接触构件225正沿着发束移动，确定头发接触构件225从第一端的位移，和/或确定头发接触构件225的速度，可以通过使用机器学习模型来执行。

在使用3轴IMU的实施例中，机器学习模型可以使用来自3轴IMU的信号来确定初始状态。在实施例中，已经使用广义非线性回归算法(例如高斯核回归和神经网络)训练了机器学习模型。用于机器学习模型的训练数据使用来自头发造型设备100的先前使用的3轴IMU数据，以及来自地面实况源(例如Vicon运动捕捉系统)的目标数据。应当理解，可以使用替代系统来捕获来自地面实况源的目标数据。机器学习模型可以使用软件或硬件(例如专用集成电路(ASIC))来实施，或者可以使用硬件和软件的组合来实施。机器学习模型可以用在本文描述的各种方法中。

如上所述，IMU(如3轴IMU)可能会受到噪声、偏置和/或漂移的影响，除非进行适当校正，否则会导致计算结果不准确。例如，加速度计可能受到重力的偏置，加速度计信号可能受到噪声的影响。在实施例中，使用滤波(例如高通和/或低通和/或中值滤波器)来去除加速度计信号中的至少一些噪声。

在实施例中，低通滤波器被应用于3轴IMU的每个信号输出，以去除噪声。每个信号然后被组合成单个信号输出。然后计算重力在单个信号输出上的力的比例，并从信号输出中减去该比例，以给出加速度大小。

然后将先前训练的机器学习模型应用于加速度大小。

如上所述的机器学习模型用于校正噪声、偏置和漂移，例如速度漂移，因为它通过使用如前所述训练的机器学习模型，同时将加速度大小转换为速度大小。在实施例中，机器学习模型用在头发造型设备的先前使用中以及来自地面实况源(例如Vicon运动捕捉系统)提供的速度大小地面实况数据和运动加速度大小训练数据来训练。

在实施例中，使用滑动窗口算法来生成机器学习模型的输入数据，在优选实施例中，该输入数据同时由二十个采样点组成。在这样做时，机器学习模型对计算速度的第20个采样点补偿漂移，该机器学习模型已经考虑了该采样点和运动加速度大小输入数据的前19个采样点。然而，应当理解，不同数量的采样点可以用作机器学习模型的输入数据。在这点上，机器学习模型可以校正和/或补偿与3轴IMU相关联的噪声、偏置和/或漂移。

在替代实施例中，低通滤波器被应用于3轴IMU的每个信号输出。然后，三个信号输出分别进行处理。然后计算每个信号上的力的比例，并从每个信号输出中减去该比例，以给出三个加速度值(每个轴的加速度值)。如上所述的先前训练的机器学习模型然后被单独应用于每个加速度大小。类似地，可以应用滑动窗口算法来生成机器学习模型的输入。换句话说，机器学习模型和滑动窗口算法可以单独应用于每个轴。

在实施例中，速度被积分以获得位置和/或位移。由于在计算的速度中已经补偿了漂移，所以可以更精确地确定位置和/或位移。

因此，结合3轴IMU的机器学习模型可以用于补偿速度漂移，并确定头发造型设备的速度、位置和/或位移。

在实施例中，导致操作温度改变(例如，增加)包括当头发接触构件225沿着发束从发束的第一端向发束的第二端移动时，调节(例如，增加)用于加热头发接触构件225的能量的量。例如，当头发接触构件225沿着发束移动时，可以调节施加到加热元件220的能量的量。这样，在这样的实施例中，当头发接触构件225沿着发束移动时，头发接触构件225的操作温度和施加到加热元件220的能量的量都可以增加。在替代实施例中，当头发接触构件225沿着发束移动时，用于加热头发接触构件225的能量的量不增加。例如，用于加热头发接触构件225的能量的量可以是恒定的。

在实施例中，当头发接触构件225沿着发束从发根端向发梢端移动时，使头发接触构件225的操作温度以预定的速率增加。预定的增加速率可以基于沿着发束的热量传输曲线。在一些实施例中，预定的增加速率取决于头发接触构件225的速度。预定的增加速率可以取决于其他因素，包括但不限于被造型的头发的类型、头发是湿的还是干的、发束的长度、头发造型设备的先前使用、用户的偏好等。在实施例中，预定的增加速率取决于发束的状况，例如由一个或多个头发损伤参数定义。这将在下面更详细地描述。

在实施例中，头发接触构件225的加热被控制成使得当头发接触构件225在第二端(例如，发梢端)时头发接触构件225的操作温度比当头发接触构件225在第一端(例如，发根端)时头发接触构件225的操作温度高40到80度之间。例如，当头发接触构件225在第二端时的操作温度可以比当头发接触构件225在第一端时的操作温度高50到70度，例如高60度。在一些示例中，当头发接触构件225位于第一端时的操作温度是120℃，而当头发接触构件225位于第二端时的操作温度是180℃。第一端和第二端之间的这种操作温度差使得整个发束能够实现期望的造型(例如，被拉直或卷曲)，从而减少造型时间，同时减少对头发的热损伤的可能性。在其他实施例中，第一端和第二端的操作温度之间的差异可以具有其他值。

在实施例中，方法300包括确定头发造型设备100是根据第一造型行为还是第二造型行为被使用。根据头发造型设备100是根据第一造型行为还是第二造型行为被使用来控制加热元件220。在一些这样的实施例中，控制头发接触构件225的加热，以使头发接触构件225的操作温度以一定速率变化，该速率取决于头发造型设备100是根据第一造型行为还是第二造型行为使用。例如，第一预定增加速率可以用于直发行为，而不同的第二预定增加速率可以用于卷发行为。这样，不同的温度传输曲线可以用于不同的活动。这使得相同的头发造型设备100能够实现不同的造型，从而提高头发造型设备100的多功能性，同时降低热损伤的可能性，并减少造型时间。在实施例中，使用分类算法和传感器数据来识别造型行为，这将在下面更详细地描述。在替代实施例中，基于用户输入来识别造型行为。在替代实施例中，不识别特定的造型行为。例如，不管造型行为如何，都可以使用相同的温度传输曲线(其可以沿着发束变化)。

在替代实施例中，例如在头发造型设备100不包括加热元件220的情况下，头发接触构件225的加热可以直接进行，例如通过向头发接触构件225本身施加能量。在任一情况下，控制头发接触构件225的加热，使得头发接触构件225的操作温度沿着发束变化。

图4示出了根据实施例的操作头发造型设备的方法400。方法400可以用于操作上面参照图1A、1B和图2描述的头发造型设备100。在图4的实施例中，头发造型设备100包括具有头发可接触表面116、126的可加热头发接触构件225。头发接触构件225可操作以通过头发接触构件225沿着发束在发束的第一端和第二端之间的移动，经由头发可接触表面将热量施加到发束。在这些实施例中，头发造型设备100还包括传感器设备230，其被配置为产生指示头发造型设备100的当前使用的传感器输出。在实施例中，方法400至少部分由控制器210执行。

在步骤410中，从传感器设备230接收传感器输出。

在步骤420中，基于传感器输出，确定头发接触构件225位于发束的第一端或发束的第二端。

在步骤430中，控制头发造型设备100基于该确定执行动作。

通过确定头发接触构件225在发束的第一端(例如，发束的发根端)，检测到行程的开始。类似地，通过确定头发接触构件225在发束的第二端(例如，发束的发梢端)，检测到行程的结束。这样，行程的边界(即起点和终点)由头发造型设备100识别，并用于控制头发造型设备100。与未识别行程边界的情况相比，这使得能够对头发造型设备100进行更精细和/或更智能的控制。

第一端可以位于发根或发束的中间点。第二端可以类似地位于发梢或发束的中间点。在实施例中，第一端包括发束的发根端，第二端包括发束的发梢端。

在实施例中，基于在步骤420中执行的确定来控制头发接触构件225的加热。例如，在头发造型设备100包括加热元件220的情况下，可以基于在步骤420中执行的确定来控制加热元件220。这样，方法400可以包括基于头发接触构件225位于发束的第一端或发束的第二端的确定来控制加热元件220。在替代实施例中，可以基于在步骤420中执行的确定来控制头发造型设备100的其他部件和/或功能。

在实施例中，响应于确定头发接触构件225位于发束的第一(例如，发根)端，用于加热头发接触构件225的能量的量(例如，施加到加热元件220的能量的量)增加。响应于确定头发接触构件225位于发束的第二(例如，发梢)端，用于加热头发接触构件225的能量的量减少。因此，用于加热头发接触构件225的能量的量可以在行程开始时增加(从而导致发束中的头发被加热)，并且可以在行程结束时减少(当不再执行头发加热时)。与在使用头发造型设备100的整个过程中使用恒定量的能量来加热头发接触构件225的情况相比，这减少了功耗。以这种方式控制头发接触构件225的加热允许沿着发束施加预定的温度传输曲线(例如温度斜率)。在实施例中，当头发接触构件225沿着发束移动时，用于加热头发接触构件225的能量的量以预定的速率增加。在替代实施例中，用于加热头发接触构件225的能量的量和/或头发接触构件225的操作温度沿着发束是恒定的。在这样的替代实施例中，用于加热头发接触构件225的能量的量在行程结束时减少(当确定头发接触构件225在发束的第二端时)，从而减少功耗。

在实施例中，传感器输出指示头发造型设备100的使用特征。使用特征指示头发造型设备100的当前使用。使用特征可以是时变特征。在实施例中，使用特征指示头发接触构件225的运动。在实施例中，使用特征包括头发接触构件225的速度(例如，当头发接触构件225沿着发束移动时)。这样，头发接触构件225在发束的第一端或第二端的确定可以基于头发接触构件225的速度。例如，与当头发接触构件225沿着发束移动时相比，头发接触构件225的速度在发束的末端可以更低。在实施例中，使用特征指示头发接触构件225是否在运动。

在实施例中，使用特征包括头发接触构件225的位置，例如从发束的第一端的位移。这样，头发接触构件225在发束的第一端或第二端的确定可以基于头发接触构件225的确定位置。这可以例如基于从IMU 235接收的信号来计算。第一位置可以与发束的第一端相关联，第二位置可以与第二端相关联。在一些实施例中，位置被定义为三维空间中的坐标。在其他实施例中，位置被定义为一维值，例如距已知或预定位置的距离。

在实施例中，头发接触构件225可以在打开配置和闭合配置之间移动。在这样的实施例中，使用特征指示头发接触构件225是处于打开配置还是闭合配置。在实施例中，传感器设备230包括霍尔效应传感器。这样，头发接触构件225位于发束的第一端或第二端的确定可以基于头发接触构件225在打开配置和闭合配置之间的移动。例如，当头发接触构件225位于发束的发根端时(例如，在行程的开始)，头发接触构件225可以从打开配置移动到闭合配置，并且当头发接触构件225位于发束的发梢端时(例如，在行程的结束)，头发接触构件225从闭合配置移动到打开配置。头发造型设备100因此可以检测行程的开始和/或结束，而不需要用户输入。

在实施例中，例如在传感器设备230包括IMU 235的情况下，使用特征指示头发接触构件225的运动。在一些这样的实施例中，使用速度和/或位置估计算法(例如，包括Madgwick滤波器和/或机器学习模型)来处理传感器输出。这参考上面的图3进行了更详细的描述。

在实施例中，头发接触构件225被确定为远离发束的第一端朝向发束的第二端移动。例如，这种确定可以基于从IMU 235接收的信号来执行。头发接触构件225的加热可以基于这样的确定来控制。例如，当头发接触构件225沿着发束移动时，可以控制头发接触构件225的加热，以实现预定的热量传输曲线。

在实施例中，例如在头发造型设备100不包括加热元件220的情况下，头发接触构件225的加热可以通过直接向头发接触构件225施加能量来控制。

图5示出了根据实施例的操作头发造型设备的方法500。方法500可以用于操作上面参照图1A、1B和图2描述的头发造型设备100。在图5的实施例中，头发造型设备100包括具有头发可接触表面116、126的可加热头发接触构件225。头发接触构件225可操作以经由头发可接触表面向用户的头发施加热量。在这些实施例中，头发造型设备100还包括IMU 235。IMU235被配置为根据头发接触构件225的运动输出信号。在实施例中，方法500至少部分由控制器210执行。

在步骤510中，从IMU 235接收一个或多个信号，指示头发接触构件225正沿着发束从该发束的第一端移动到该发束的第二端。

在步骤520中，接收的一个或多个信号被处理以确定头发接触构件225从发束的第一端的位移。

在步骤530中，基于所确定的位移来控制头发接触构件225的加热。

通过基于所确定的头发接触构件225从发束的第一端(例如，发束的发根端)的位移来控制头发接触构件225的加热，可以控制和/或适应沿着发束的热量传输和/或分布。这样，通过确定头发接触构件225在给定时间的位移，并相应地控制头发接触构件225的加热，可以实现沿着发束的目标热量传输曲线。在替代实施例中，接收的一个或多个信号被处理以确定头发接触构件225从发束的第二端(例如，发束的发梢端)的位移。

在实施例中，头发造型设备100包括可操作来加热头发接触构件225的加热元件220。在这样的实施例中，控制头发接触构件225的加热包括控制加热元件220。

在实施例中，第一端包括发束的发根端，第二端包括发束的发梢端。第一端可以位于发根或发束的中间点。第二端可以类似地位于发梢或发束的中间点。

在实施例中，用于加热头发接触构件225的能量的量(例如，施加到加热元件220的能量的量)基于所确定的位移进行调节。这允许获得沿着发束变化的热量传输曲线。例如，当头发接触构件225沿着发束移动时，用于加热头发接触构件225的能量的量可以增加。这样，用于加热头发接触构件225的能量的量可以取决于头发接触构件225从发束的第一端的位移。这使得能够获得期望的造型，同时减少造型时间并降低对头发热损伤的可能性。

在实施例中，基于头发接触构件225的预定阈值操作温度来控制头发接触构件225的加热。例如，可以控制头发接触构件225的加热，以保持头发接触构件225的操作温度高于预定阈值操作温度。预定阈值操作温度取决于所确定的头发接触构件225从发束第一端的位移。例如，当头发接触构件225相对靠近发根端时，预定阈值操作温度可以较低，而当头发接触构件225相对远离发根端(或靠近发梢端)时，预定阈值操作温度可以较高。因此，头发接触构件225的不同操作温度可以用于不同的位移。这使得能够将沿着发束的动态或变化的热量传输曲线应用于头发。

在实施例中，处理一个或多个信号以确定第一端和第二端之间的发束的长度。所确定的长度可以用于确定头发接触构件225从第一端的位移。使用发束的长度来确定位移可能比没有确定发束长度的对比情况更准确。此外，除了绝对位移之外或者作为绝对位移的替代，使用发束的长度能够确定相对位移。例如，在给定的时间，可以确定头发接触构件225沿着发束在第一端和第二端之间的中间部分，并且可以相应地控制头发接触构件225的加热(例如，向在第一端和第二端之间的中间部分的头发施加预定的加热)。这使得能够沿着发束实现期望的热量传输曲线。在实施例中，绝对位移用于实现热量传输曲线，例如使用预定的发束长度。这可能比测量发束长度的方法更容易实现。长于预定长度的发束的给定部分可以接收热量传输曲线的最高温度。在实施例中，头发接触构件225相对于用户头部的位置被确定，并且与预定的发束长度一起使用以确定从发束的第一端的位移。

在实施例中，从IMU 235接收第一信号，指示头发接触构件225在第一行程中沿着发束移动。处理第一接收信号以确定发束的长度。然后从IMU235接收第二信号，该信号指示头发接触构件225在第一行程之后的第二行程中沿着发束移动。使用所确定的长度来处理第二信号，以确定头发接触构件225从第一端的位移。因此，发束的长度可以从沿着发束的第一行程的IMU数据确定，然后确定的长度与IMU数据一起用于第二行程，以确定在给定时间沿着发束的位移。这可以提供比没有预先确定发束长度的比较情况更精确的位移值。第一行程和第二行程可以都是同一头发造型阶段的一部分，或者可以是不同头发造型阶段的一部分。例如，第一行程可以来自先前的头发造型阶段。在替代实施例中，在同一行程中确定发束长度和位移。与在不同的行程中确定发束的长度和位移的情况相比，这涉及更少的行程，因此涉及更少的时间和/或功耗。

在实施例中，控制头发接触构件225的加热，以使头发接触构件225的操作温度随着头发接触构件225沿着发束从发根端向发梢端移动而升高。提供从发根端向发梢端增加的热量传输曲线降低了热损伤的可能性，同时确保足够高的温度传输到发梢端的头发，以获得期望的造型。

在实施例中，使用Madgwick滤波器处理从IMU 235接收的信号。这参考上面的图3进行了更详细的描述。在实施例中，如上所述，使用机器学习模型来处理接收的信号。

在替代实施例中，例如在头发造型设备100不包括加热元件220的情况下，头发接触构件225的加热可以通过直接向头发接触构件225施加能量来控制。

图6示出了根据实施例的操作头发造型设备的方法600。方法600可以用于操作上面参照图1A、1B和图2描述的头发造型设备100。在图6的实施例中，头发造型设备100包括IMU 235。IMU 235被配置为根据头发造型设备100的运动输出信号。在实施例中，方法600至少部分由控制器210执行。

在步骤610中，从IMU 235接收信号，指示头发造型设备100沿着发束在发束的第一端和第二端之间的移动。

在步骤620中，处理接收的信号以确定第一端和第二端之间的发束的长度。

在步骤630中，控制头发造型设备100以基于所确定的长度执行动作。

通过确定发束的长度，可以获得和利用关于用户头发的更多有用信息。例如，造型建议和/或反馈可以根据发束长度例如经由头发造型设备100的用户界面来提供。不同的发型建议可能适合不同的发束长度。因此，通过从IMU数据确定发束长度，由头发造型设备100提供的造型建议可以适合特定用户。附加地或替代地，所确定的发束长度可以用于控制头发造型设备100的一个或多个操作设置，例如操作温度，从而使得操作控制能够基于用户的发束长度来定制。

在实施例中，接收的信号被处理以确定发束的发根端和发束的发梢端之间的长度。可以基于所确定的长度来控制头发造型设备100。第一端可以位于发根或发束的中间点。第二端可以类似地位于发梢或发束的中间点。

在实施例中，使用所确定的长度来确定头发造型设备100从发束的第一端的位移。可以基于所确定的位移来控制头发造型设备100。这种确定的位移可能比不使用发束长度确定位移的比较情况更准确。通过更精确地确定头发造型设备100从第一端的位移，可以实现对沿着发束的加热曲线的更好的控制。确定头发造型设备100从发束的第一端的位移允许热量沿着发束的传输和/或分布被控制和/或适应。这样，通过确定在给定时刻头发接触构件225的位移，并相应地控制头发造型设备100，可以实现沿着发束的目标热量传输曲线。

在头发造型设备100包括加热元件220的实施例中，加热元件220可操作以将热量施加到用户的头发上，加热元件220可以基于所确定的长度来控制。在头发造型设备100包括头发接触构件225的实施例中，可以基于头发接触构件225的目标操作温度来控制加热元件220。目标操作温度可能取决于所确定的长度。这样，对于不同长度的发束，头发可以由头发造型设备100不同地加热。与操作温度不取决于发束长度的情况相比，这允许头发造型设备100适合用户的头发，从而减少造型时间和/或有助于获得期望的造型。

在实施例中，使用户界面提供与所确定的长度相关的输出。在一些实施例中，用户界面包括在头发造型设备100中，例如用户界面240。在替代实施例中，用户界面不包括在头发造型设备100中，例如，用户界面可以包括在头发造型设备的充电设备中或者安装在移动电话设备上的应用中。该输出可以包括音频和/或视频输出。在实施例中，输出包括取决于所确定的长度的造型建议和/或反馈。例如，如果所确定的长度低于预定阈值长度，则可以提供第一造型建议，如果所确定的长度高于预定阈值长度，则可以提供不同于第一造型建议的第二造型建议。这样，可以向用户提供定制的反馈和/或建议，从而帮助用户以更有效和/或最佳的方式使用头发造型设备100。

在实施例中，基于所确定的长度，使用头发造型设备100设计的头发的一部分和/或一层被确定。在这样的实施例中，头发造型设备100根据被造型的头发的确定部分和/或层来控制。例如，根据头发的哪一部分和/或哪一层被造型，可以向用户提供特定的造型建议和/或反馈。与用户头发的后颈部分相比，用户头发的头顶部分可能具有不同的发束长度，并且通过确定正在对哪个部分进行造型，可以对不同的部分不同地控制头发造型设备100(例如，通过经由用户界面提供定制的反馈，和/或通过控制加热)。

在实施例中，所确定的长度存储在存储器中，例如头发造型设备100的存储器250中。这允许在随后的时间取回和使用所确定的长度，例如用于头发造型设备100的后续行程和/或使用。在实施例中，所确定的长度是针对沿着发束的第一行程而确定的，存储在存储器250中，然后用于确定在第二行程中沿着发束移动的头发接触构件225的位移。在一些实施例中，所确定的长度被存储用于分析用户的头发。在实施例中，所确定的长度被存储以使得头发造型设备100的一个或多个设置能够适合用户的头发。例如，至少部分基于所确定的发束长度，可以为用户生成用户头发造型简档。这种用户头发造型简档可以用于向用户提供反馈和/或建议，和/或可以用于在用户随后使用头发造型设备100期间控制头发造型设备100的一个或多个设置。在实施例中，头发造型设备100被配置为针对不同用户生成和/或存储多个用户头发造型简档。也就是说，多个用户可以各自使用相同的头发造型设备100，不同的用户具有例如不同的头发长度，并且头发造型设备100可以为每个用户存储定制的简档(本地或远程)，以允许头发造型设备100的设置适应不同的用户。

在实施例中，使用Madgwick滤波器处理接收的信号。这参考上面的图3进行了更详细的描述。在实施例中，如上所述，使用机器学习模型来处理接收的信号。

图7示出了根据实施例的操作头发造型设备的方法700。方法700可以用于操作上面参照图1A、1B和图2描述的头发造型设备100。在图7的实施例中，头发造型设备100包括可加热头发接触构件225。头发接触构件225包括相对的第一和第二头发可接触表面116、126。头发接触构件225可以在闭合配置和打开配置之间移动。头发造型设备100包括传感器设备230，其被配置为产生指示头发接触构件225是处于闭合配置还是打开配置的传感器输出。在实施例中，头发造型设备100包括无绳头发造型设备。在实施例中，方法700至少部分由控制器210执行。

在步骤710中，从传感器设备230接收传感器输出。

在步骤720中，响应于指示头发接触构件225处于闭合配置的传感器输出，基于头发接触构件225的第一预定阈值操作温度来控制头发接触构件225的加热。

在步骤730中，响应于指示头发接触构件225处于打开配置的传感器输出，基于头发接触构件225的第二预定阈值操作温度来控制头发接触构件225的加热。第二预定阈值操作温度低于第一预定阈值操作温度。

这样，当头发接触构件225处于打开配置时，与当头发接触构件225处于闭合配置时相比，头发接触构件225的操作温度较低。这允许降低功耗，同时保持头发接触构件225向头发传递所需热量的能力。

当头发接触构件225处于打开配置时，相对的第一和第二头发可接触表面116、126是间隔开的，而当头发接触构件225处于闭合配置时，相对的第一和第二头发可接触表面116、126可以合在一起。在实施例中，当头发接触构件225处于闭合配置时，第一和第二头发可接触表面116、126之间的距离小于预定阈值距离，而当头发接触构件225处于打开配置时，大于预定阈值距离。在一些情况下，当头发接触构件225处于闭合配置时，第一和第二头发可接触表面116、126彼此邻接。在其他情况下，当头发接触构件225处于闭合配置时，第一和第二头发可接触表面116、126不彼此邻接。

当头发接触构件225处于闭合配置时，接合在相对的第一和第二头发可接触表面116、126之间的头发被造型，例如通过施加热和/或机械压力。然而，在实施例中，当头发接触构件225处于打开配置时，头发造型不会发生。例如，当相对的头发可接触表面116、126之间没有头发时，头发接触构件225可以处于打开配置。在实施例中，当头发接触构件225休眠时，例如不使用时，头发接触构件225处于打开配置。在实施例中，当头发造型设备100在行程之间时，头发接触构件225处于打开配置。例如，可以执行沿着发束的第一行程(其中头发接触构件225处于闭合配置)，然后在开始沿着发束的第二行程之前，头发接触构件225可以移动到打开配置。将头发接触构件225移动到打开配置可以包括释放接合在头发可接触表面之间的头发。因此，当头发不在头发可接触表面之间时，通过降低阈值操作温度来降低功耗。

在实施例中，头发造型设备100包括可操作来加热头发接触构件225的加热元件220。在这样的实施例中，控制头发接触构件225的加热包括控制加热元件220。

在实施例中，响应于指示头发接触构件225处于闭合配置的传感器输出，控制头发接触构件225的加热，以使头发接触构件225的操作温度保持在第一预定阈值操作温度以上。响应于指示头发接触构件225处于打开配置的传感器输出，控制头发接触构件225的加热，以使头发接触构件225的操作温度保持在第二预定阈值操作温度以上。

在实施例中，响应于指示头发接触构件225处于闭合配置的传感器输出，当头发接触构件225的操作温度下降到低于第一预定阈值操作温度时，施加能量来加热头发接触构件225。响应于指示头发接触构件225处于打开配置的传感器输出，当头发接触构件225的操作温度下降到低于第二预定阈值操作温度时，施加能量来加热头发接触构件225。

在实施例中，响应于指示头发接触构件225处于闭合配置的传感器输出，施加第一能量来加热头发接触构件225(例如，第一能量被施加到加热元件220)。响应于指示头发接触构件225处于打开配置的传感器输出，施加第二能量来加热头发接触构件225(例如，第二能量被施加到加热元件220)。第二能量低于第一能量。这样，当头发接触构件225处于打开配置时，可以施加较少的能量来加热头发接触构件225，从而降低功耗。

在实施例中，传感器设备230包括霍尔效应传感器。在一些这样的实施例中，头发造型设备100包括联接到第一头发可接触表面116的磁体，并且霍尔效应传感器联接到第二头发可接触表面126。由这种霍尔效应传感器产生的传感器输出可以用于确定头发接触构件225是处于打开还是闭合配置，例如第一和第二头发可接触表面116、126之间的距离是大于还是小于预定阈值距离。在实施例中，传感器设备230包括IMU 235。这样，头发接触构件225是处于打开配置还是闭合配置的确定可以基于所感测的头发接触构件225的运动。

在实施例中，第二预定阈值操作温度比第一预定阈值操作温度低至少50度。

在实施例中，例如在头发造型设备100不包括加热元件220的情况下，头发接触构件225的加热可以通过直接向头发接触构件225施加能量来控制。

图8示出了根据实施例的操作头发造型设备的方法800。方法800可以用于操作上面参照图1A、1B和图2描述的头发造型设备100。在图8的实施例中，头发造型设备100包括具有头发可接触表面116、126的可加热头发接触构件225。头发接触构件225可操作以经由头发可接触表面116、126向头发施加热量。在实施例中，方法800至少部分由控制器210执行。

在步骤810中，在通过头发可接触表面116、126加热用户的头发期间，监测与头发接触构件225的加热相关的功率消耗。

在步骤820中，基于监测到的功率消耗，计算一个或多个头发损伤参数，指示加热的头发的损伤。

在步骤830中，基于一个或多个计算的头发损伤参数来控制头发造型设备100。

在实施例中，头发造型设备100包括可操作来加热头发接触构件225的加热元件220。在这样的实施例中，一个或多个头发损伤参数是基于由加热元件220汲取以加热头发接触构件225的监测功率来计算的。在替代实施例中，例如在头发造型设备100不包括加热元件220的情况下，一个或多个头发损伤参数是基于头发接触构件225本身所汲取的监测功率来计算的。

在实施例中，一个或多个计算的头发损伤参数指示被加热头发的物理损伤、热损伤和化学损伤中的至少一种。

在实施例中，一个或多个计算的头发损伤参数指示被加热的头发的预先存在的损伤。头发可能先前已经由于例如过热(导致热损伤)、化学处理(导致化学损伤)、施加太大的夹紧压力和/或太多的重复行程(导致机械损伤)等而受到损伤。因此，当控制头发造型设备100时，可以考虑头发的预先存在的损伤。考虑头发损伤来控制头发造型设备100可以包括例如控制头发的加热和/或向用户提供反馈，这将在下面更详细地描述。

受损的头发可能比未受损的头发保留更少的水分，例如由于头发内部结构的变化。在试图加热头发时，头发保留的水分量又影响与头发接触件225相关的功率消耗。因此，可以通过监测与头发接触构件225相关联的功率消耗(例如，由加热元件220消耗的功率)来加热头发，从而获得对头发损伤的测量。例如，加热元件220将头发加热到给定温度所需的功率对于受损的头发可能相对较高(保留较少的水分)，而对于未受损的头发可能相对较低(保留较多的水分)。可以使用结合在头发造型设备中的功率计、安培计、万用表等功能来测量功率消耗。

在实施例中，一个或多个计算的头发损伤参数指示由于被加热头发的加热而导致的预测损伤。换句话说，与头发接触构件225的加热相关联的功率消耗可以用于预测头发是否会由于加热而受损和/或受损程度。这种损伤可能是对原有损伤的附加。这样，在实施例中，一个或多个计算的头发损伤参数指示被加热的头发的预先存在的损伤和预测的损伤。例如，如果头发受损，与未受损的头发相比，保留的水分较少，则由于加热，头发进一步受损的可能性会增加。通过监测与加热头发接触构件225相关的功率消耗并确定一个或多个头发损伤参数，可以避免这种预测的未来头发损伤。在替代实施例中，一个或多个头发损伤参数仅指示预测的损伤(不指示预先存在的损伤)。

在实施例中，一个或多个头发损伤参数指示损伤的类型，例如化学损伤、热损伤或机械损伤。这种类型的损伤可以基于与加热头发接触构件225相关的功率消耗来确定。例如，化学损伤的头发可能比热损伤的头发保留更少的水分。在实施例中，一个或多个头发损伤参数指示头发损伤的程度。所述一个或多个头发损伤参数可以包括从0：“未损伤”至10：例如，“严重受损”的增加的刻度。

在实施例中，一个或多个头发损伤参数通过监测与头发接触构件225的加热以使头发接触构件225的操作温度保持在预定阈值操作温度之上相关联的功率消耗来计算。例如，与未受损的头发相比，加热元件220可能会汲取更多的功率来保持头发接触构件225的操作温度高于受损头发的预定阈值。由加热元件220汲取的功率指示了在头发加热期间与头发接触构件225的加热相关的功率消耗。

在头发造型设备100包括传感器设备230的实施例中，传感器设备230被配置为根据头发接触构件225的运动产生传感器输出，一个或多个头发损伤参数可以基于传感器输出来计算。由加热元件220汲取的用于加热头发接触构件225的功率可以取决于头发接触构件225的运动。因此，通过将头发接触构件225的运动考虑在内，一个或多个头发损伤参数可以从监测到的功率中更精确地计算出来。

在实施例中，头发接触构件225可操作以通过头发接触构件225沿着发束在发束的发根端和发梢端之间的移动而将热量施加到用户的头发上。基于传感器输出，可以确定头发接触构件225的位移。在这样的实施例中，基于所确定的位移来计算一个或多个头发损伤参数。与头发接触构件225的加热相关联的功率消耗可以取决于头发接触构件225在发束中的位置，例如相对于发根端或发梢端的位置。这至少部分是由于发束通常在发根端较粗而在发梢端较细。因此，通过将头发接触构件225从发束的发根端的位移考虑在内，一个或多个头发损伤参数可以从监测的功率更精确地计算。

在实施例中，基于传感器输出，确定头发接触构件225是否在运动。可以基于确定头发接触构件225是否在运动来计算一个或多个头发损伤参数。与加热头发接触构件225相关的功率消耗可以取决于头发接触构件225是否在运动。因此，通过将头发接触构件225的运动考虑在内，一个或多个头发损伤参数可以从监测到的功率中更精确地计算出来。

在实施例中，确定被加热的头发之前是否已经被头发造型设备100加热过。一个或多个头发损伤参数可以根据被加热的头发之前是否已经被头发造型设备100加热来计算。与头发接触构件225的加热相关的功率消耗可以取决于被加热的头发之前是否已经被头发造型设备100加热过。因此，通过考虑先前对头发的加热，可以从监测到的功率更准确地计算一个或多个头发损伤参数。由头发造型设备100进行的头发的先前加热可以包括在先前头发造型期间的加热，和/或在当前头发造型期间的先前行程期间的加热。在加热先前已经被加热的头发时，加热元件220可以比加热先前没有被加热的头发时汲取更少的功率。此外，加热先前已经加热过的头发会增加对头发造成热损伤和/或机械损伤的可能性。

在实施例中，确定被加热的头发之前是否已经在预定时间段内被加热。一个或多个头发损伤参数可以根据被加热的头发之前是否已经在预定时间段内被加热来计算。例如，预定时间段可以对应于当前的头发造型阶段。这样，可以根据加热的头发是否在当前头发造型期间已经被加热来计算一个或多个头发损伤参数。

在实施例中，确定经由头发可接触表面加热的用户头发的部分和/或层。一个或多个头发损伤参数可以基于所确定的头发的部分和/或层来计算。在实施例中，使用传感器数据，例如指示头发接触构件225的运动的IMU信号，来确定被造型的部分和/或层。与头发接触构件225的加热相关联的功率消耗可以取决于头发的哪一部分和/或哪一层正在被造型。因此，通过考虑头发的部分和/或层，一个或多个头发损伤参数可以从监测的功率更精确地计算。

因此，在实施例中，可能影响与加热头发接触构件225相关联的功率消耗和头发损伤参数之间的关系的一个或多个因素被滤除或考虑，以便提高头发损伤参数的计算精度。这些因素包括头发接触构件225的运动、头发接触构件225沿着发束的位移、头发之前是否和/或何时被加热、以及头发的哪一部分和/或哪一层被造型。在替代实施例中，可以确定和考虑其他因素。

在实施例中，使用户界面基于一个或多个计算的头发损伤参数提供输出。该输出可以包括通知用户被加热的头发受损和/或可能受损的通知。在实施例中，该通知通知用户头发损伤的类型。在实施例中，该通知通知用户受损和/或可能受损的头发的位置。例如，可以通知用户哪一部分和/或哪层头发包含受损的头发。在实施例中，输出包括与头发损伤参数相关的警报。在实施例中，输出包括通知用户采取纠正措施的通知。例如，通知可以通知用户停止加热头发，以避免对头发造成损伤/进一步损伤。该通知可替代地通知用户调节头发接触构件225的操作温度，调节用户移动头发接触构件225的速度，和/或调节用户施加到头发上的夹紧压力。

用户界面可以包括在头发造型设备100中。例如，用户界面可以包括上面参考图2描述的用户界面240。在替代实施例中，用户界面不包括在头发造型设备100中。用户界面可以包含在与头发造型设备100通信联接(例如，经由无线通信)的远程设备中。例如，这种远程设备可以包括用户设备或扩展坞。

在实施例中，基于一个或多个计算的头发损伤参数来控制头发接触构件225的加热。例如，在头发造型设备包括加热元件220的情况下，可以基于一个或多个计算的头发损伤参数来控制加热元件220。在实施例中，基于一个或多个计算的头发损伤参数来调节施加到加热元件220的能量的量。这可以减少和/或避免对头发的损伤和/或进一步的损伤。在实施例中，如果确定头发受损，则降低头发接触构件225的操作温度。在替代实施例中，如果确定头发受损，则增加头发接触构件225的操作温度。例如，受损的头发可能需要更多的热量来以期望的方式造型。在实施例中，可以确定头发损伤的程度和/或类型使得进一步损伤的可能性和/或影响可以忽略不计。在一些实施例中，基于一个或多个计算的头发损伤参数来防止头发接触构件225的加热(例如，通过加热元件220的加热)。这样，可以停止通过头发接触构件225加热头发，从而减少和/或避免对头发的损伤和/或进一步损伤。

在替代实施例中，例如在头发造型设备100不包括加热元件220的情况下，头发接触构件225的加热可以通过直接向头发接触构件225施加能量来控制。在这样的实施例中，可以直接监测与头发接触构件225的加热相关的功率消耗(而不是通过监测加热元件220加热头发接触构件225所消耗的功率)，并用于计算一个或多个头发损伤参数。

图9示出了根据实施例的操作头发造型设备的方法900。方法900可以用于操作上面参照图1A、1B和图2描述的头发造型设备100。在图9的实施例中，头发造型设备100包括传感器设备230，其被配置为根据头发造型设备100的至少一个使用特征产生传感器输出。所述至少一个使用特征指示头发造型设备100的当前使用。在实施例中，方法900至少部分由控制器210执行。

在步骤910中，从传感器设备230接收传感器输出。

在步骤920中，使用分类算法处理传感器输出，以获得分类数据。分类算法配置为基于头发造型设备100的至少一个使用特征来确定头发造型设备100是根据第一造型行为还是不同的第二造型行为被使用。

在步骤930中，使用分类数据控制头发造型设备100执行动作。

这样，头发造型设备100能够基于传感器数据确定当前正在使用的造型行为。通过使用传感器数据作为分类算法的输入，可以在不需要用户输入的情况下识别造型行为。因此，头发造型设备100可以自主地识别用户如何使用头发造型设备100，并相应地调节自身。这允许对头发造型设备100进行更智能的控制。例如，可以根据所识别的行为来控制头发造型设备100的一个或多个操作设置。这允许头发造型设备100的设置更紧密地对应于用户试图如何使用头发造型设备100。这可以减少造型时间，和/或增加获得所需造型的可能性。此外，这可以降低头发受损的可能性，例如，由于用户对给定的造型行为使用了不正确的和/或次优的设置。

在实施例中，第一造型行为包括直发行为，第二造型行为包括非直发行为，例如卷发行为。与卷发相比，直发的至少一个使用特征可以不同。例如，用户可以根据用户是试图拉直还是卷曲头发来不同地移动头发造型设备100。例如，与头发拉直相比，卷发涉及头发造型设备100的更大旋转量。这样，分类算法可以被配置为使用传感器数据来区分直发和卷发。在实施例中，确定头发造型设备100没有被用于拉直头发，并且这样的确定被用于推断头发造型设备100正在被用于卷曲头发，或者反之亦然。在实施例中，根据头发造型设备100被确定为用于直发还是非直发，例如卷曲头发，可以使用头发造型设备100的不同操作设置。例如，与直发相比，可能希望使用更低的操作温度来进行卷发，以便获得期望的造型，同时降低头发损伤的可能性。这可能是由于卷发比直发的行程持续时间更长和/或行程速度更慢。在实施例中，根据头发造型设备100是否被确定为用于直发或卷发，可以确定和/或使用不同的热量传输曲线。

在实施例中，第一造型行为包括全造型行为，第二造型行为包括修饰行为。与修饰相比，全造型的至少一个使用特征可以不同。例如，用户可以根据用户是进行全造型还是修饰来不同地移动头发造型设备100。全造型可能涉及沿整个发束长度造型，而修饰可能涉及仅造型发束长度的一部分(例如发束的发梢端)。附加地或替代地，全造型可以包括从头开始对头发进行造型(例如，头发之前没有被造型，或者之前在预定时间段内没有被造型)，而修饰可以包括修改或恢复现有的造型。这样，分类算法可以被配置为使用传感器数据来区分全造型和修饰。在实施例中，可以使用头发造型设备100的不同操作设置，这取决于头发造型设备100被确定为用于全造型还是修饰。例如，与全造型相比，可能希望使用更高的操作温度进行修饰。在实施例中，取决于头发造型设备100被确定为用于全造型还是修饰，可以确定和/或使用不同的热量传输曲线。例如，恒定的热量传输曲线可以用于修饰，而变化的热量传输曲线可以用于全造型。

在实施例中，第一造型行为包括湿发造型行为，第二造型行为包括干发造型行为。与干头发相比，湿头发的至少一个使用特征可以不同。例如，在使用期间由头发造型设备100汲取的功率可以取决于头发是湿的还是干的。例如，可以通过使用电容传感器、湿度传感器和/或通过监测头发加热期间的功率消耗来确定头发是湿的还是干的。这样，分类算法可以被配置为使用传感器数据来区分湿发造型和干发造型。在实施例中，根据头发造型设备100被确定为用于湿发还是干发，可以使用头发造型设备100的不同操作设置。在一些情况下，与在干头发上使用头发造型设备100相比，在湿头发上使用头发造型设备100可能增加损伤头发的风险。在一些这样的示例中，可以使用户界面提供建议用户不要在湿头发上使用头发造型设备100的输出，以避免损伤头发。在其他示例中，可以根据头发造型设备100被确定为用于湿头发还是干头发来调节头发造型设备100的一个或多个操作设置。

在替代实施例中，分类算法可以识别其他造型行为。例如，分类算法可以被配置为确定头发的哪一部分和/或哪一层正在被造型。在一些示例中，分类算法被配置为确定头发造型设备100是当前正在使用、由于正在充电而静止(例如，休眠)、还是由于用户在头发的部分和/或层之间移动头发造型设备而静止。

在实施例中，分类算法包括训练算法。使用训练数据来训练分类算法，以确定头发造型设备100根据第一造型行为还是第二造型行为正在被使用。与不使用经过训练的算法的情况相比，使用这种经过训练的算法导致对造型行为的更准确和/或更可靠的分类。

在实施例中，分类算法包括机器学习算法。这种机器学习算法可以通过经验和/或训练来改进(例如，提高分类的准确性和/或可靠性)。在实施例中，分类算法包括随机森林算法。这种算法可以使用多个决策树。可以基于各个树的输出类别的平均值来获得分类数据。在替代实施例中，可以使用其他类型的分类算法。在实施例中，分类算法包括对传感器输出执行特征提取的第一步骤，以及使用提取的特征执行行为分类的第二步骤。在实施例中，机器学习算法包括一个或多个人工神经网络。

在实施例中，头发造型设备100包括机器学习代理(未示出)。例如，机器学习代理可以包含在控制器210中。在这样的实施例中，机器学习代理包括分类算法。这样，分类算法可以位于头发造型设备100上。与分类算法不位于头发造型设备100上的情况相比，在头发造型设备100上执行造型行为的分类减少了等待时间，因为不需要将数据发送到另一设备和/或从另一设备接收数据。这使得能够更快地获得分类数据，从而减少采取任何纠正措施所花费的时间，例如调节头发造型设备100的一个或多个操作设置。这又可以减少对头发造成损伤的可能性，例如，由于操作设置不符合头发造型设备100的预期用途。

在实施例中，例如在传感器设备230包括IMU 235的情况下，至少一个使用特征指示头发造型设备100的运动。这样，可以基于如何移动头发造型设备100来确定造型行为。在头发造型设备100包括头发接触构件225的实施例中，头发接触构件225包括相对的第一和第二头发可接触表面116、126，头发接触构件225可在打开配置和闭合配置之间移动，至少一个使用特征可以指示头发接触构件225是处于打开配置还是处于闭合配置。传感器设备230可以包括霍尔效应传感器，例如，其可操作来感测头发接触构件225是处于打开配置还是处于闭合配置。这样，造型行为可以基于头发接触构件225是否和/或何时处于打开和闭合配置来确定。

在实施例中，使用传感器输出来修改分类算法。这样，可以使用传感器输出来训练和/或进一步训练分类算法。修改分类算法允许通过经验和/或使用更多的训练数据来提高算法的准确性和/或可靠性。也就是说，可以提高分类数据的置信度。此外，修改分类算法允许分类算法适合用户。例如，可以在头发造型设备100上提供初始分类算法，但是初始分类算法没有考虑给定用户的特定行为和/或活动。例如，用户可以以不同于其他用户的特定方式移动头发接触构件225。通过使用传感器输出作为训练数据来动态地重新训练分类算法，分类算法可以更可靠地确定用户试图使用哪种造型行为。

在头发造型设备100包括加热元件220的实施例中，加热元件220可操作以将热量施加到头发上，加热元件220可以基于分类数据来控制。这样，可以根据头发造型设备100是根据第一造型行为还是第二造型行为被使用来控制加热元件220。在实施例中，加热元件220被控制成沿着发束施加预定的热量传输曲线。预定的热量传输曲线取决于头发造型设备100是根据第一造型行为还是第二造型行为使用。在实施例中，控制加热元件220包括调节施加到加热元件220的能量的量和/或调节头发造型设备100的操作温度。这使得头发造型设备100的热设定能够更紧密地对应于用户想要使用的造型行为。这样，可以获得期望的造型，同时减少头发损伤的可能性和/或减少造型时间。

在实施例中，使用户界面基于分类数据提供输出。该输出可以包括例如通知用户头发造型设备100的当前操作设置与所识别的造型行为不一致的通知。这可以提示用户采取纠正措施，例如改变操作设置。在实施例中，输出包括针对不正确和/或不安全地使用头发造型设备100的警告。在实施例中，输出包括请求用户确认所识别的造型行为是正确的。

在实施例中，一个或多个上下文特征被用作分类算法的输入，以获得分类数据。这样，分类算法可以将传感器输出和一个或多个上下文特征作为输入。在实施例中，一个或多个上下文特征指示头发造型设备的先前使用。例如，可以确定和/或知道头发造型设备100先前被用户用于头发拉直。该信息影响后续使用的行为分类。例如，由于对先前行为的了解，可以增加头发造型设备100当前正用于头发拉直而不是卷发的确定概率。在一些实施例中，先前的使用包括在同一头发造型过程中先前造型的发束。例如，可以确定和/或知道第一发束是使用头发造型设备100拉直的。该信息使得第二发束也被拉直的确定概率增加。在实施例中，一个或多个上下文特征指示用户偏好。使用上下文特征作为分类算法的输入增加了分类数据的置信度。

在实施例中，分类数据存储在存储器中，例如头发造型设备100的存储器250中。这样，分类数据可以在以后使用，例如在头发造型设备100的后续使用期间使用。在实施例中，分类数据被存储以在头发造型设备100的后续使用期间用作上下文特征。这使得由分类算法执行的未来分类的置信度水平得以提高。在实施例中，输出分类数据以传输到远程设备。例如，可以输出分类数据以传输到用户设备。在实施例中，分类数据用于为用户生成用户头发造型简档。例如，用户头发造型简档可以用于向用户提供定制的造型建议。当获得新的分类数据时，可以修改和/或更新用户头发造型简档。

在实施例中，从远程设备接收训练数据。在一些这样的实施例中，使用接收到的训练数据来修改分类算法。训练数据可以从网络接收，例如“云”。这种训练数据可以包括与其他用户相关联的传感器数据和/或分类数据。例如，这种训练数据可以包括众包数据。在实施例中，这种训练数据在数量上大于直接使用头发造型设备100获得的传感器数据和/或分类数据。与不使用这种训练数据的情况相比，使用来自远程设备的训练数据来修改分类算法可以提高分类算法的准确性和/或可靠性。

图10示出了根据实施例的操作头发造型设备的方法1000。方法1000可以用于操作上面参照图1A、1B和图2描述的头发造型设备100。在图10的实施例中，头发造型设备包括可加热头发接触构件225。头发接触构件225包括相对的第一和第二头发可接触表面116、126。头发接触构件225可操作以经由第一头发可接触表面116和第二头发可接触表面126中的至少一个将热量施加到头发上。头发造型设备100还包括闭合机构227，该闭合机构227可操作以相对于第二头发可接触表面126移动第一头发可接触表面116。在实施例中，方法1000至少部分由控制器210执行。

在步骤1010中，控制信号被输出到闭合机构227。

在步骤1020中，响应于控制信号的接收，闭合机构227调节第一头发可接触表面116与第二头发可接触表面126之间的距离。

这样，闭合机构227响应例如来自控制器210的控制信号。因此，在实施例中，不依赖用户来控制第一头发可接触表面116和第二头发可接触表面126之间的距离。这使得能够以更加可控和智能的方式将头发夹紧在头发可接触表面116、126之间。如果依靠用户手动夹紧头发，可能会对头发施加过大或过小的压力。例如，在发束的发根端，头发可接触表面116、126之间的头发相对较厚，用户可能会施加太大的夹紧压力，从而有损伤头发的危险。然而，在发束的发梢端，头发可接触表面116、126之间的头发相对较薄，用户可能无法施加足够的夹紧压力来以期望的方式对头发进行造型。因此，仅通过用户施加的手动夹紧力来夹紧头发可能会导致头发损伤、不能获得期望的造型和/或增加造型时间。因此，通过来自控制器210的控制信号以自动方式控制闭合机构227降低了头发损伤的可能性，增加了获得期望造型的可能性和/或减少了造型时间。

在实施例中，头发接触构件225包括第一臂110和可移动地联接到第一臂110的第二臂120，如上文参照图1A和1B所述。第一臂110包括第一头发可接触表面116，第二臂120包括第二头发可接触表面126。在一些这样的实施例中，闭合机构227被配置为响应于控制信号的接收，相对于第一臂110移动第一头发可接触表面116。这样，第一臂110可以相对于第二臂120移动，并且第一头发可接触表面116可以另外地相对于第一臂110移动。在一些这样的实施例中，头发造型设备100的闭合包括两个阶段。在第一手动阶段，用户相对于第二臂120移动第一臂110，即从臂110、120的打开配置移动到臂110、120的闭合配置。在第二自动阶段，控制器210使闭合机构227相对于第一臂110移动第一头发可接触表面116，从而调节第一和第二头发可接触表面116、126之间的距离。在一些实施例中，闭合机构227被配置为响应于控制信号的接收，相对于第二臂120移动第一臂110。

在实施例中，闭合机构227可操作来移动第二头发可接触表面126以及第一头发可接触表面116。与闭合机构227可操作来仅移动头发可接触表面116、126之一的情况相比，这允许更精细的控制水平。

在实施例中，识别第一头发可接触表面116和第二头发可接触表面126之间的目标距离。在这样的实施例中，基于目标距离，控制信号被输出到闭合机构227。可以基于如下所述的多个因素来识别目标距离。

在实施例中，施加到第一和第二头发可接触表面116、126之间的头发上的目标夹紧压力。在这样的实施例中，基于目标夹紧压力，控制信号被输出到闭合机构227。例如，控制信号可以使闭合机构227向第一和第二头发可接触表面116、126之间的头发施加目标夹紧压力。目标夹紧压力可以基于如下所述的多个因素来确定。

在实施例中，闭合机构227至少部分是机电的。例如，闭合机构227可以接收电控制信号，并将这种控制信号转换成机械运动。在实施例中，闭合机构227包括一个或多个步进电机。在这样的实施例中，闭合机构227被配置为响应于控制信号的接收，致动一个或多个步进电机，以相对于第二头发可接触表面126移动第一头发可接触表面116。

在实施例中，闭合机构227包括邻近第一头发可接触表面116的一个或多个可充气气囊。在这样的实施例中，闭合机构227被配置为响应于控制信号的接收，控制一个或多个可充气气囊的充气，以相对于第二头发可接触表面126移动第一头发可接触表面116。这种气囊可以用于提供包括第一头发可接触表面116的“浮动”板115，其可相对于第一臂110移动。这种气囊可以布置在第一头发可接触表面116的后面，即在第一臂110内。闭合机构227被配置为将一个或多个气囊的充气控制到期望的压力。在实施例中，在控制器210的控制下，从储器(例如，罐)提供空气。期望的压力取决于第一和第二头发可接触表面116、126之间的目标距离和/或要施加到第一和第二头发可接触表面之间的头发上的目标压力。闭合机构227可以包括阀，以防止超过期望的压力和/或降低一个或多个气囊中的压力。在实施例中，闭合机构227还包括邻近第二头发可接触表面126的一个或多个可充气气囊，其可以以类似的方式控制。

在实施例中，确定头发接触构件225正沿着发束从该发束的发根端朝向该发束的发梢端移动。例如，可以接收来自IMU 235的信号，指示头发接触构件225正沿着发束移动。在一些这样的实施例中，响应于确定头发接触构件225正沿着发束移动，控制信号被输出到闭合机构227。第一和第二头发可接触板116、126之间的目标距离和/或施加到第一和第二头发可接触板116、126之间的头发上的目标压力可以取决于头发接触构件225沿着发束的运动。

在实施例中，基于头发接触构件225沿发束移动的确定速度，控制信号被输出到闭合机构。例如，如果所确定的速度高于预定阈值，则可以减小夹紧压力，以便减小对头发造成机械损伤的可能性。

在实施例中，确定头发接触构件225从发束的发根端的位移。在这样的实施例中，基于所确定的位移，控制信号被输出到闭合机构227。例如，可以使用来自IMU 235的信号来确定位移。在实施例中，头发接触构件225从发根端的位移用于计算第一和第二头发可接触板116、126之间的目标距离和/或要施加到第一和第二头发可接触板116、126之间的头发上的目标压力。这样，可以以更智能的方式控制施加到头发上的夹紧压力。

在实施例中，控制信号被输出到闭合机构227，以使第一头发可接触表面116和第二头发可接触表面126之间的距离随着头发接触构件225沿着发束从发束的发根端朝向发束的发梢端移动而减小。由于头发通常在发根端较厚，而在发梢端较薄(和/或不太健康)，使得头发可接触表面116、126之间的距离沿着发束减小降低了发根端头发受损的可能性，同时确保发束的发梢端的头发以期望的方式造型。

在实施例中，控制信号被输出到闭合机构227，以使施加到第一头发可接触表面116和第二头发可接触表面126之间的头发上的夹紧压力随着头发接触构件225沿着发束从发束的发根端朝向发束的发梢端移动而增加。这样，可以对发束施加压力斜率。这种压力斜率降低了在发束的发根端损伤头发的可能性，同时确保发束的发梢端的头发以期望的方式造型。在实施例中，压力斜率(或“压力曲线”)是为用户定制的。例如，压力斜率可以基于一个或多个用户偏好、头发造型设备100的先前使用、指示头发造型设备100的当前使用的传感器数据等来确定。

在实施例中，确定第一和第二头发可接触表面116、126之间的头发厚度。在这样的实施例中，基于所确定的头发厚度，控制信号被输出到闭合机构227。例如，可以通过测量第一和第二头发可接触表面116、126之间的距离来确定厚度。在其他示例中，通过测量与头发接触构件225的加热相关联的功率消耗来确定头发的厚度。例如，在头发造型设备100包括被配置为加热头发的加热元件220的情况下，头发的厚度可以通过测量加热元件220在加热期间汲取的功率来确定。在实施例中，基于头发造型设备100从发束的发根端的位移来确定厚度。在实施例中，所确定的厚度用于计算第一和第二头发可接触板116、126之间的目标距离和/或要施加到第一和第二头发可接触板116、126之间的头发上的目标压力。在实施例中，第一和第二头发可接触板之间的头发厚度表示第一和第二头发可接触板116、126之间的发量。

在实施例中，确定第一和第二头发可接触表面116、126之间的距离。在这样的实施例中，基于测量的距离，控制信号被输出到闭合机构227。例如，可以使用霍尔效应传感器来测量第一和第二头发可接触表面116、126之间的距离。第一和第二头发可接触板116、126之间的目标距离和/或施加到第一和第二头发可接触板116、126之间的头发上的目标压力可以取决于测量的距离。

在实施例中，在经由第一头发可接触表面116和第二头发可接触表面126中的至少一个加热头发的过程中，可以监测与头发接触构件225的加热相关的功率消耗。可以使用传感器设备(例如功率计)来监测功率消耗。在头发造型设备100包括加热元件220的示例中，监测功率消耗可以包括监测在头发加热期间由加热元件220汲取的功率。基于监测到的功率消耗，计算指示被加热头发的损伤的一个或多个头发损伤参数。在这样的实施例中，基于一个或多个计算的头发损伤参数，控制信号被输出到闭合机构227。第一和第二头发可接触板116、126之间的目标距离和/或施加到第一和第二头发可接触板116、126之间的头发上的目标压力可以取决于一个或多个计算的头发损伤参数。例如，如果一个或多个计算的头发损伤参数指示可能会发生对头发的损伤(例如，由于过大的夹紧压力)，则控制信号可以使夹紧压力减小。在一些情况下，如果一个或多个计算的头发损伤参数指示头发已经被损伤，则控制信号可以使夹紧压力增加。这种增加的夹紧压力可以促进受损头发的造型。

在实施例中，确定头发造型设备100是根据第一造型行为(例如，直发行为)还是不同于第一造型行为的第二造型行为(例如，卷发行为)被使用。这种确定可以在没有用户输入的情况下使用例如分类算法来进行，如上面参考图9所描述的。在替代实施例中，这种确定是基于用户输入做出的。在实施例中，根据头发造型设备100是根据第一造型行为还是第二造型行为被使用，控制信号被输出到闭合机构227。第一和第二头发可接触板116、126之间的目标距离和/或施加到第一和第二头发可接触板116、126之间的头发上的目标压力可以取决于所确定的造型行为。例如，控制信号可以使得用于直发的夹紧压力不同于用于卷发的夹紧压力。这使得能够实现不同的造型，同时减少造型时间和/或减少头发损伤的可能性。

在实施例中，头发造型设备100被配置为防止由用户施加的外部夹紧力导致第一和第二头发可接触表面116、126之间的距离低于第一预定阈值距离。在这样的实施例中，控制信号可以使第一和第二头发可接触表面116、126之间的距离低于第一预定阈值距离，但是由用户施加的外部夹紧力不能。当第一和第二头发可接触表面116、126之间的距离低于第一预定阈值距离时，该距离可以通过控制信号而不是外部夹紧力进一步减小。这样，当头发可接触表面116、126相对远离时，可以由用户控制头发可接触表面116、126之间的距离(例如，通过相对于第二臂120移动第一臂110)，但是当头发可接触表面116、126相对靠近时，可以由控制器210单独控制(例如，通过相对于第一臂110移动第一头发可接触表面116)。这防止了用户施加的外力超越控制信号的作用。在实施例中，第一预定阈值距离大约为2毫米。

在实施例中，确定第一和第二头发可接触表面116、126之间的距离小于第二预定阈值距离。第二预定阈值距离可以与第一预定阈值距离相同或不同。响应于确定第一和第二头发可接触表面116、126之间的距离小于第二预定阈值距离，控制信号被输出到闭合机构227。这样，当第一和第二头发可接触表面116、126相对靠近在一起时，通过控制信号执行对闭合机构227的控制。这确保了通过控制信号对闭合机构227的控制在适当的时候被执行，即当头发被造型设备100造型时。在臂110、120能够在打开配置和闭合配置之间移动的实施例中，响应于确定臂110、120处于闭合配置，控制信号被输出到闭合机构227。在实施例中，如果臂110、120处于闭合配置，但是头发造型设备并未实际使用(例如，被用户握持和/或对头发进行造型)，则闭合机构227的自动控制不被执行。

在实施例中，当臂110、120处于闭合配置并且在闭合机构227已经移动第一头发可接触表面116之后头发可接触表面116、126之间的距离小于当臂110、120处于闭合配置并且闭合机构227已经移动第一头发可接触表面116之前头发可接触表面116、126之间的距离。换句话说，提供了“手动闭合位置”，其中臂110、120处于闭合位置，并且提供了单独的“自动闭合位置”，其中臂110、120处于闭合位置，并且另外地闭合机构227响应于控制信号减小了头发可接触表面116、126之间的距离。因此，在一些实施例中，自动闭合位置比手动闭合位置“更加闭合”。

在实施例中，头发造型设备100被配置为防止由用户施加的外部夹紧力导致第一头发可接触表面116接触第二头发可接触表面126。例如，当臂110、120处于闭合配置时，第一和第二头发可接触表面116、126可以间隔开。在这样的实施例中，输出到闭合机构227的控制信号可以使第一和第二头发可接触表面116、126接触。这样，防止了用户施加的外力在控制闭合机构227时超越控制信号的作用。

在实施例中，由用户施加以将第一臂110推向第二臂120的外部夹紧力被确定，例如被测量。这种外部夹紧力可以使用来自传感器设备(例如力和/或压力传感器)的传感器输出来确定。也就是说，外部夹紧力可以由一个或多个传感器测量。用户施加外部夹紧力以将第一头发可接触表面116推向第二头发可接触表面126。在实施例中，基于所确定的外部夹紧力，控制信号被输出到闭合机构227。这样，闭合机构227的控制，以及因此头发可接触表面116、126之间的距离，可以取决于用户施加的外部夹紧力。因此，尽管用户施加的外部夹紧力不会直接将第一和第二头发可接触表面116、126带到一起，但是它可以经由控制器210产生的控制信号影响闭合机构227的控制。

在实施例中，响应于测量的外部夹紧力超过预定阈值，控制信号被输出到闭合机构227。这样，当用户试图将头发可接触表面116、126推到一起时，闭合机构227可以由控制器210控制。在实施例中，由闭合机构227施加到头发可接触表面116、126之间的头发上的目标夹紧压力取决于测得的由用户施加的外部夹紧力。换句话说，当用户试图增加夹紧压力(通过增加施加在臂110、120上的力)时，这种增加由控制器210确定，从而增加由闭合机构227施加的目标夹紧压力。

在实施例中，测量的外部夹紧力用于估计头发接触构件225沿着发束的位移。例如，用户可能尝试在发束的发根端施加较小的力，而向发束的发梢端施加较大的力，这可以由控制器210来确定。在一些示例中，测量的外部夹紧力用于确定第一和第二头发可接触表面116、126之间的头发厚度。例如，当头发可接触表面116、126之间的头发较少和/或较薄时，用户可能试图施加更大的力。

在头发造型设备100包括传感器设备230的实施例中，传感器设备230被配置为产生指示头发造型设备100的当前使用的传感器输出，控制信号可以基于传感器输出被输出。例如，传感器设备230可以包括IMU 235和/或霍尔效应传感器。这样，闭合机构227可以基于指示头发造型设备100的当前使用(例如用户如何移动头发造型设备100)的传感器输出来控制。在实施例中，传感器输出被处理以确定以下一项或多项：头发接触构件225的速度、头发接触构件225从发束的发根端的位移、与加热头发接触构件225相关联的功率消耗、臂110、120是处于打开还是闭合配置、由用户施加的外部夹紧力的大小、正在使用的造型行为，第一和第二头发可接触表面116、126之间的距离，以及第一和第二头发可接触表面116、126之间的头发厚度。这使得闭合机构227能够以更加智能和灵活的方式被控制。

图11示出了根据实施例的操作头发造型设备的方法1100。方法1100可以用于操作上面参照图1A、1B和图2描述的头发造型设备100。在图11的实施例中，头发造型设备100包括具有头发可接触表面116、126的可加热头发接触构件225。头发接触构件225可操作以经由头发可接触表面116、126向头发施加热量。头发造型设备100还包括IMU 235。IMU 235被配置为根据头发接触构件225的运动输出信号。在实施例中，方法1100至少部分由控制器210执行。

在步骤1110中，从IMU 235接收信号，指示头发接触构件225沿着发束在发束的第一端和第二端之间的移动。

在步骤1120中，接收的信号被处理以确定头发接触构件225的速度。

在步骤1130中，基于确定的速度控制头发接触构件225的加热。

通过基于所确定的头发接触构件225的速度来控制头发接触构件225的加热，可以以更智能的方式来控制和/或调节沿着发束的热量传递和/或分布。此外，所确定的速度可以用于预测是否会发生对头发的损伤，例如由于施加到头发上的过多热量和/或机械压力。例如，如果头发接触构件225被确定为沿着发束相对缓慢地移动，则头发热损伤的可能性增加。可以控制头发接触构件225的加热，以减少和/或避免这种损伤。例如，可以控制头发接触构件225的加热，以减少施加到头发上的热量。

在实施例中，发束的第一端包括发束的发根端，发束的第二端包括发束的发梢端。在这样的实施例中，头发接触构件225在发根端和发梢端之间移动的速度以所描述的方式被确定和使用。第一端可以位于发根或发束的中间点。第二端可以位于发梢或发束的中间点。

在实施例中，头发造型设备100包括可操作来加热头发接触构件225的加热元件220。在这样的实施例中，控制头发接触构件225的加热包括控制加热元件220。这样，加热元件220可以基于确定的速度来控制。

在实施例中，使用所确定的速度来确定沿着发束的目标热量传输曲线。在这样的实施例中，头发接触构件225的加热基于目标热量传输曲线来控制。这样，可基于用户沿发束移动头发接触构件225得多快来确定适合用户的目标热量传输曲线。不同的目标热量传输曲线可以用于头发接触构件225的不同速度。在实施例中，目标热量传输曲线包括沿着发束变化的热量传输曲线。例如，目标热量传输曲线可以包括沿着发束的温度斜率。沿着发束的温度斜率的陡度(即温度增加的速率)可以取决于头发接触构件225的确定速度。这允许以智能方式控制沿着发束的热量分布。在实施例中，头发造型设备100最初使用第一目标热量传输曲线。然而，基于所确定的头发接触构件225的速度，确定了不同的第二目标热量传输曲线。与第一目标热量传输曲线相比，第二目标热量传输曲线能够更快地实现期望的造型和/或降低损伤头发的风险。

在实施例中，用于加热头发接触构件225的能量的量(例如，施加到加热元件220的能量的量)基于所确定的速度进行调节。例如，如果确定头发接触构件225的速度低于预定阈值速度，则用于加热头发接触构件225的能量的量可以减少。这降低了由于过热对头发造成热损伤的可能性。如果确定速度高于预定阈值速度，则用于加热头发接触构件225的能量的量可以增加。这确保了足够的热量被施加到头发上以获得期望的造型。

在实施例中，基于头发接触构件225的目标操作温度来控制头发接触构件225的加热。目标操作温度取决于确定的速度。例如，如果头发接触构件225相对缓慢地移动，则可以使用相对较低的目标操作温度(从而降低热损伤的可能性)；而如果头发接触构件225相对快速地移动，则可以使用相对较高的目标操作温度(从而允许足够的热量被传输到头发以实现期望的造型)。

在实施例中，基于所确定的速度来确定头发接触构件225从发束的第一端(例如，发根端)的位移。在这样的实施例中，头发接触构件225的加热基于所确定的从第一端的位移来控制。在实施例中，使用发束长度的测量值和头发接触构件225的确定速度来确定头发接触构件225的位移。这种确定可能比不使用发束长度和/或速度来确定从第一端的位移的比较情况更准确。通过基于所确定的位移来控制头发接触构件225的加热，可以实现对沿着发束的热量分布的更精细的控制。例如，当头发接触构件225朝向发梢端移动时，头发接触构件225的操作温度可以增加。提供从发根端向发梢端增加的热量传输曲线降低了热损伤的可能性，同时确保足够高的温度传输到发梢端的头发，以获得期望的造型。

在实施例中，使用户界面(例如，头发造型设备100的用户界面240)基于所确定的速度提供输出。在实施例中，输出包括通知用户由于头发接触构件225的速度已经调节了头发造型设备100的操作温度的通知。在实施例中，输出包括建议用户调节头发接触构件225的速度的通知。

在实施例中，使用速度和/或位置估计算法(例如，包括Madgwick滤波器)处理从IMU 235接收的信号。这参考上面的图3进行了更详细的描述。在实施例中，如上所述，使用机器学习模型来处理接收的信号。

在实施例中，例如在头发造型设备100不包括加热元件220的情况下，头发接触构件225的加热可以通过直接向头发接触构件225施加能量来控制。在任一情况下，基于所确定的速度来控制头发接触构件225的加热。

图12示出了根据实施例的操作头发造型设备的方法1200。方法1200可以用于操作上面参照图1A、1B和图2描述的头发造型设备100。在图12的实施例中，头发造型设备100包括具有头发可接触表面116、126的可加热头发接触构件225。头发接触构件225可操作以经由头发可接触表面116、126向头发施加热量。头发造型设备100还包括IMU 235。IMU 235被配置为根据头发接触构件225的运动输出信号。在实施例中，方法1200至少部分由控制器210执行。

在步骤1210中，从IMU 235接收信号，指示头发接触构件225沿着用户的发束在该发束的第一端和第二端之间的移动。

在步骤1220中，接收的信号被处理以确定头发接触构件225的速度。

在步骤1230中，确定由沿着发束以确定的速度移动的头发接触构件225可实现的热量传输曲线和沿着发束的目标热量传输曲线之间的差异。

在步骤1240中，基于所确定的差异，使得用户界面提供与所确定的头发接触构件225的速度相关的输出。

通过基于由以确定的速度移动的头发接触构件225可实现的热量传输曲线与目标热量传输曲线之间的差异在用户界面处提供输出，可以通知用户存在这样的差异。也就是说，可以通知用户由于头发接触构件225的速度而不能实现目标热量传输曲线。

在实施例中，由用户界面提供的输出包括通知用户调节头发接触构件225的速度的通知。例如，可以提示用户加速或减速。提示用户调节头发接触构件225的速度使得头发造型设备100能够实现目标热量传输曲线。这增加了获得所需造型的可能性，同时减少了造型时间和/或减少了头发损伤的可能性。

在实施例中，目标热量传输曲线包括沿着发束变化的热量传输曲线。也就是说，头发接触构件225的目标操作温度可以沿着发束变化。例如，目标热量传输曲线可以包括沿着发束从发根端向发梢端增加的热量传输曲线。当达到这样的目标热量传输曲线时，减少了头发在发束的发根端受损的可能性，同时确保足够的热量施加到发束的发梢端的头发上，以获得期望的造型。

在实施例中，识别出头发接触构件225的速度在目标速度范围之外。目标速度范围限定了头发接触构件225能够实现沿着发束的目标热量传输曲线的速度。例如，头发接触构件225的速度可能低于目标速度范围(即，太慢)，或者可能高于目标速度范围(即，太快)。如果头发接触构件225被确定为移动得太慢和/或太快而不能实现目标热量传输曲线，则经由用户界面通知用户。可以提示用户调节头发接触构件225的速度，使得头发接触构件225的速度在目标速度范围内。在实施例中，目标速度范围被识别。不同的目标速度范围可以与不同的目标热量传输曲线相关联。

在实施例中，确定头发造型设备100是根据第一造型行为还是不同于第一造型行为的第二造型行为正在被使用。在这样的实施例中，目标热量传输曲线取决于头发造型设备100是根据第一造型行为还是第二造型行为正在被使用。例如，如果头发造型设备100用于头发拉直，则可以使用第一目标热量传输曲线，如果头发造型设备100用于卷发，则可以使用第二目标热量传输曲线。在实施例中，如上所述，使用分类算法来确定造型行为。在替代实施例中，目标热量传输曲线不依赖于所使用的造型行为。

在实施例中，确定头发造型设备100是根据第一造型行为还是第二造型行为正在被使用基于从IMU 235接收的信号。这样，头发接触构件225的运动用于识别头发造型设备100的当前造型行为。例如，与头发拉直相比，卷发可能涉及头发接触构件225的更大旋转量。可以使用来自IMU 235的数据来分析这种移动。

在实施例中，使用速度和/或位置估计算法(例如，包括Madgwick滤波器)处理从IMU 235接收的信号。这参考上面的图3进行了更详细的描述。在实施例中，如上所述，使用机器学习模型来处理接收的信号。

在实施例中，头发造型设备100包括用户界面。例如，与头发接触构件225的确定速度相关的输出可以经由头发造型设备100的用户界面240提供。与用户界面不包括在头发造型设备100中的情况相比，这可以增加用户迅速接收到输出的可能性。输出可以包括音频输出、视觉输出和/或触觉输出。

在实施例中，用户界面包括在远程设备中，例如通信地联接到头发造型设备100的移动设备或坞站。在这样的实施例中，信号被输出到远程设备，以使用户界面提供输出。这种远程设备上的用户界面可能比头发造型设备100本身上的用户界面更加多功能。例如，可以在远程设备上提供比头发造型设备100所能容纳的更大的显示器。由于头发造型设备100通常是手持式的，并且具有各种其他部件，例如加热元件和头发可接触表面，所以头发造型设备100上可以用于用户界面的物理空间的量可能是有限的。

在实施例中，方法1200包括确定由以确定的速度移动的头发接触构件225可实现的热量传输曲线。在替代实施例中，不确定由头发接触构件225可实现的热量传输曲线。这样，在步骤1230中执行的确定可以包括量化可实现的热量传输曲线和目标热量传输曲线之间的差异，但是替代地可以包括仅仅识别差异存在，即在当前速度下不能实现目标热量传输曲线。

在实施例中，第一端包括发束的发根端，第二端包括发束的发梢端。这样，在实施例中，从IMU 235接收的信号指示头发接触构件225在发束的发根端和发束的发梢端之间的移动。在这样的实施例中，头发接触构件225在发束的发根端和发梢端之间移动的速度以所描述的方式被确定和使用。

图13示出了根据实施例的操作头发造型设备的方法1300。方法1300可以用于操作上面参照图1A、1B和图2描述的头发造型设备100。在图13的实施例中，头发造型设备100包括传感器设备230，传感器设备230被配置为根据头发造型设备100的指示头发造型设备100的当前使用的至少一个使用特征来产生传感器输出。在实施例中，方法1300至少部分由控制器210执行。

在步骤1310中，从传感器设备230接收传感器输出。

在步骤1320中，处理传感器输出以确定一个或多个头发损伤参数。一个或多个头发损伤参数指示被头发造型设备100加热的头发的损伤。

在步骤1330中，在通过头发造型设备100加热头发期间，使用户界面根据一个或多个头发损伤参数提供输出。

通过使用户界面在头发加热期间而不是在头发造型阶段完成之后提供输出，可以基本上实时地提供反馈。这允许用户被告知当前被加热的头发被损伤，或者可能被损伤。这样，与其他方法相比，可以更及时地向用户传达更有意义的信息。此外，这种反馈可以提示用户采取纠正措施，例如改变头发造型设备100的速度和/或操作温度，以减少对被加热的头发造成损伤和/或进一步损伤的可能性。

在实施例中，一个或多个头发损伤参数指示头发的预先存在的损伤。在实施例中，一个或多个头发损伤参数指示由于头发造型设备100加热头发而导致的预测损伤。在实施例中，一个或多个头发损伤参数指示预先存在的损伤和预测的损伤。在实施例中，一个或多个头发损伤参数指示头发的物理损伤、热损伤和化学损伤中的至少一种。

在实施例中，由用户界面提供的输出包括音频、视觉和/或触觉输出。例如，可以经由显示器、扬声器和/或触觉致动器来提供输出。

在实施例中，用户界面包括在远程设备中。这种远程设备上的用户界面可能比头发造型设备100本身上的用户界面更加多功能。例如，可以在远程设备上提供比头发造型设备100所能容纳的更大的显示器。由于头发造型设备100通常是手持式的，并且可以具有各种其他部件，例如加热元件和头发可接触表面，所以头发造型设备100上可以用于用户界面的空间量可能是有限的。在这样的实施例中，信号被输出到远程设备，以使用户界面提供输出。这种信号可以例如经由蓝牙技术无线传输到远程设备。

在替代实施例中，头发造型设备100包括用户界面。通过在头发造型设备100上提供用户界面，与头发造型设备100上不包括用户界面的情况相比，用户可以更快地产生和接收输出，因为避免了不同设备之间的通信需要。此外，在头发造型设备100上提供用户界面可以增加用户迅速接收反馈的可能性。例如，在使用头发造型设备100的过程中，用户可能不在与远程设备相同的位置，因此用户可能不会立即看到/听到远程设备上的通知。

在实施例中，由用户界面提供的输出包括通知用户反馈消息在远程设备上可用的通知。在这样的实施例中，头发造型设备100和远程设备都包括用户界面。然而，远程设备上的用户界面可以比头发造型设备100上的用户界面更多功能、更复杂和/或更大。通过通知用户反馈消息在远程设备上可用，提示用户查看远程设备(在某些情况下，该远程设备可能在用户的不同位置)以接收反馈。例如，在头发造型设备100上提供的输出可以包括闪光、音频和/或振动。远程设备上的反馈消息可以包括文本消息、象形消息、音频消息等。在实施例中，头发造型设备100的控制器210使得远程设备提供反馈消息。

在实施例中，由用户界面提供的输出包括与一个或多个头发损伤参数相关的警报。例如，这种警报可以指示当前被加热的头发部分已经受损或者可能由于加热而受损。在实施例中，警报指示对头发的损伤类型，例如化学、热或机械损伤。

在实施例中，由用户界面提供的输出包括通知用户采取纠正措施的通知。例如，这种通知可以建议用户调节头发造型设备100的速度和/或头发造型设备100的操作温度。在实施例中，通知包括建议的操作温度。通过通知用户基本上实时地采取纠正措施，可以防止对加热的头发的损伤和/或进一步损伤。

在实施例中，基于一个或多个头发损伤参数来改变头发造型设备100的一个或多个设置。一个或多个设置由头发造型设备100本身改变，例如由控制器210改变。改变一个或多个设置以防止损伤和/或防止对加热的头发的进一步损伤。在一些这样的实施例中，由用户界面提供的输出包括通知用户一个或多个设置已经被改变的通知。这样，在通知用户已经进行了这种改变之前，头发造型设备100可以基于一个或多个头发损伤参数自主地改变其设置。这可能比依靠用户来改变头发造型设备100的设置的情况更快，从而降低了进一步损伤头发的可能性。在实施例中，一个或多个设置包括头发造型设备100的操作温度。例如，可以降低操作温度，以防止损伤和/或进一步损伤被加热的头发。

在实施例中，例如在头发造型设备100包括IMU 235的情况下，至少一个使用特征指示头发造型设备100的运动。例如，至少一个使用特征可以指示头发造型设备100的速度。这样，一个或多个头发损伤参数可以基于头发造型设备100的速度来确定。例如，如果头发造型设备100的速度被确定为高于预定阈值速度(即，移动太快)，则一个或多个头发损伤参数可以指示对头发造成机械损伤的可能性相对较高。如果头发造型设备100的速度被确定为低于预定阈值速度(即，移动太慢)，则一个或多个头发损伤参数可以指示对头发造成热损伤的可能性相对较高。在实施例中，所述至少一个使用特征指示头发造型设备100从发束的发根端沿着发束的位移。这样，可以基于这样的位移来确定一个或多个头发损伤参数。

在头发造型设备100包括头发接触构件225的实施例中，头发接触构件225包括相对的第一和第二头发可接触表面，头发接触构件225能够在打开配置和闭合配置之间移动，至少一个使用特征可以指示头发接触构件225是处于打开配置还是处于闭合配置。这样，一个或多个头发损伤参数可以基于头发接触构件225是处于打开配置还是处于闭合配置来确定。例如，如果头发接触构件225长时间处于闭合配置，对头发造成机械和/或热损伤的可能性会增加。

在实施例中，传感器设备230包括温度传感器，该温度传感器被配置为感测头发造型设备100的操作温度(例如，头发接触构件225的操作温度)。在这样的实施例中，至少一个使用特征包括头发造型设备100的操作温度。这样，一个或多个头发损伤参数可以基于头发造型设备100的操作温度来确定。例如，如果头发造型设备100的操作温度被确定为高于预定阈值(即太热)，对头发造成热损伤的可能性会增加。

在头发造型设备包括加热元件220的实施例中，传感器设备230包括功率传感器，该功率传感器被配置为感测在头发加热期间由加热元件220汲取的功率。在这样的实施例中，至少一个使用特征包括由加热元件220汲取的功率。这样，一个或多个头发损伤参数可以基于在头发加热期间由加热元件220汲取的功率来确定。如上面参照图8所讨论的，由于受损和未受损头发的不同的保持水分的性能，通过监测与头发接触构件225用于加热头发相关的功率消耗(例如，由加热元件220消耗的功率)，可以获得头发受损的测量值。例如，加热元件220将头发加热到给定温度所需的功率对于受损的头发可能相对较高(保留较少的水分)，而对于未受损的头发可能相对较低(保留较多的水分)。在替代实施例中，例如，在头发造型设备100不包括加热元件220的情况下，功率传感器可以感测头发加热期间由头发接触构件225本身汲取的功率。

该至少一个使用特征可以包括上述一个或多个因素的组合。例如，一个或多个头发损伤参数可以基于头发造型设备100的操作温度和速度的结合来确定。

应当理解，关于任何一个实施例和/或方面描述的任何特征可以单独使用，或者与所描述的其他特征结合使用，并且还可以与任何其他实施例和/或方面的一个或多个特征结合使用，或者与任何其他实施例和/或方面的任何组合结合使用。例如，将意识到，可以包括关于方法300、400、500、600、700、800、900、1000、1100、1200、1300中的给定一个方法描述的特征和/或步骤，来代替或补充关于方法300、400、500、600、700、800、900、1000、1100、1200、1300的特征和/或步骤。

在本公开的实施例中，头发造型设备100包括控制器210。控制器210被配置为执行本文描述的各种方法。在实施例中，控制器包括处理系统。这种处理系统可以包括一个或多个处理器和/或存储器。如关于本文描述的任何示例所描述的每个设备、部件或功能，例如传感器设备230、用户界面240和/或机器学习代理，可以类似地包括处理器或者可以被包括在包括处理器的设备中。本文描述的实施例的一个或多个方面包括由设备执行的过程。在一些示例中，该设备包括被配置为执行这些过程的一个或多个处理器。在这点上，实施例可以至少部分地通过存储在(非暂时性)存储器中并且可由处理器执行的计算机软件、或者通过硬件、或者通过有形存储的软件和硬件(以及有形存储的固件)的组合来实现。实施例还扩展到计算机程序，特别是载体上或载体中的计算机程序，适于将上述实施例付诸实践。该程序可以是非暂时性源代码、目标代码的形式，或者是适于在根据实施例的过程的实现中使用的任何其他非暂时性形式。载体可以是能够承载程序的任何实体或设备，例如RAM、ROM或光学存储设备等。

处理系统的一个或多个处理器可以包括中央处理单元(CPU)。一个或多个处理器可以包括图形处理单元(GPU)。一个或多个处理器可以包括现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑器件(PLD)或复杂可编程逻辑器件(CPLD)中的一个或多个。一个或多个处理器可以包括专用集成电路(ASIC)。本领域技术人员将理解，除了所提供的示例之外，许多其他类型的设备可以用于提供一个或多个处理器。一个或多个处理器可以包括多个协同定位的处理器或多个不同定位的处理器。由一个或多个处理器执行的操作可以由硬件、固件和软件中的一个或多个来执行。应当理解，处理系统可以包括比所描述的更多、更少和/或不同的部件。

本文描述的技术可以用软件或硬件来实现，或者可以使用软件和硬件的组合来实现。它们可以包括配置设备来执行和/或支持本文描述的任何或所有技术。尽管本文参考附图描述的示例的至少一些方面包括在处理系统或处理器中执行的计算机过程，但是本文描述的示例也扩展到计算机程序，例如载体上或载体中的计算机程序，其适于将示例付诸实践。载体可以是能够携带程序的任何实体或设备。载体可以包括计算机可读存储介质。有形计算机可读存储介质的示例包括但不限于光学介质(例如，CD-ROM、DVD-ROM或蓝光)、闪存卡、软盘或硬盘或者能够在至少一个ROM或RAM或可编程ROM(PROM)芯片中存储诸如固件或微码的计算机可读指令的任何其他介质。

在前面的描述中，提到了具有已知的、显而易见的或可预见的等同物的整体或元件，那么这些等同物被结合在此，如同被单独阐述一样。应当参考权利要求来确定本公开的真实范围，其应当被解释为包含任何这样的等同物。读者还将理解，被描述为优选、有利、方便等的本公开的整体或特征是可选的，并且不限制独立权利要求的范围。此外，应当理解，这些可选的整体或特征虽然在本公开的一些实施例中可能是有益的，但在其他实施例中可能是不期望的，因此可能是不存在的。

Claims (22)

1.一种头发造型设备，包括：

传感器设备，所述传感器设备配置为根据指示所述头发造型设备的当前使用的头发造型设备的至少一个使用特征来产生传感器输出；和

控制器，配置为：

接收来自所述传感器设备的传感器输出；

使用分类算法处理所述传感器输出以获得分类数据，所述分类算法被配置为基于所述头发造型设备的至少一个使用特征来确定所述头发造型设备正在根据第一造型行为还是不同的第二造型行为被使用；并且

使用所述分类数据来控制所述头发造型设备执行动作。

2.根据权利要求1所述的头发造型设备，其中，所述分类算法包括经训练的算法，所述经训练的算法已经被训练成使用训练数据确定所述头发造型设备正在根据第一造型行为还是第二造型行为被使用。

3.根据前述权利要求中任一项所述的头发造型设备，其中，所述分类算法包括机器学习算法。

4.根据前述权利要求中任一项所述的头发造型设备，其中，所述头发造型设备包括机器学习代理，所述机器学习代理包括分类算法。

5.根据前述权利要求中任一项所述的头发造型设备，其中，第一造型行为包括直发行为，并且其中，第二造型行为包括卷发行为。

6.根据权利要求1-4中任一项所述的头发造型设备，其中，第一造型行为包括全造型行为，并且其中，第二造型行为包括修饰行为。

7.根据权利要求1-4中任一项所述的头发造型设备，其中，第一造型行为包括湿发造型行为，并且其中，第二造型行为包括干发造型行为。

8.根据前述权利要求中任一项所述的头发造型设备，

其中，所述传感器设备包括惯性测量单元IMU，并且

其中，所述至少一个使用特征指示所述头发造型设备的运动。

9.根据前述权利要求中任一项所述的头发造型设备，

其中，所述头发造型设备包括头发接触构件，所述头发接触构件包括相对的第一头发可接触表面和第二头发可接触表面，所述头发接触构件能够在打开配置和闭合配置之间移动，并且

其中，所述至少一个使用特征指示所述头发接触构件是处于打开配置还是处于闭合配置。

10.根据前述权利要求中任一项所述的头发造型设备，其中，所述传感器设备包括霍尔效应传感器。

11.根据前述权利要求中任一项所述的头发造型设备，其中，所述控制器被配置为使用所述传感器输出来修改所述分类算法。

12.根据前述权利要求中任一项所述的头发造型设备，

其中，所述头发造型设备包括加热元件，所述加热元件能够操作以将热量施加到头发上，并且

其中，所述控制器被配置为基于所述分类数据来控制所述加热元件。

13.根据前述权利要求中任一项所述的头发造型设备，其中，所述控制器配置为使用户界面基于所述分类数据提供输出。

14.根据前述权利要求中任一项所述的头发造型设备，其中，所述控制器被配置为将分类数据存储在存储器中。

15.根据前述权利要求中任一项所述的头发造型设备，其中，所述控制器被配置为输出分类数据以传输至远程设备。

16.根据前述权利要求中任一项所述的头发造型设备，其中，所述控制器配置为：

从远程设备接收训练数据；和

使用接收到的训练数据修改分类算法。

17.根据前述权利要求中任一项所述的头发造型设备，其中，所述分类算法包括随机森林算法。

18.根据前述权利要求中任一项所述的头发造型设备，其中，所述控制器被配置为使用一个或多个上下文特征作为分类算法的输入，以获得分类数据。

19.根据权利要求18所述的头发造型设备，其中，所述一个或多个上下文特征指示所述头发造型设备的先前使用和/或用户偏好。

20.根据前述权利要求中任一项所述的头发造型设备，其中，所述头发造型设备包括头发拉直设备和/或头发卷曲设备。

21.一种用于操作头发造型设备的方法，所述头发造型设备包括传感器设备，所述传感器设备配置为根据指示所述头发造型设备的当前使用的头发造型设备的至少一个使用特征来产生传感器输出，所述方法包括：

接收来自所述传感器设备的传感器输出；

使用分类算法处理所述传感器输出以获得分类数据，所述分类算法被配置为基于所述头发造型设备的至少一个使用特征来确定所述头发造型设备正在根据第一造型行为还是不同的第二造型行为被使用；并且

使用所述分类数据来控制所述头发造型设备执行动作。

22.一种计算机程序，包括一组指令，当由计算机化设备执行时，所述指令使得计算机化设备执行操作头发造型设备的方法，所述头发造型设备包括传感器设备，所述传感器设备配置为根据指示头发造型设备的当前使用的头发造型设备的至少一个使用特征来产生传感器输出，所述方法包括：

接收来自所述传感器设备的传感器输出；

使用分类算法处理所述传感器输出以获得分类数据，所述分类算法被配置为基于所述头发造型设备的至少一个使用特征来确定所述头发造型设备正在根据第一造型行为还是不同的第二造型行为被使用；并且

使用所述分类数据来控制所述头发造型设备执行动作。

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