CN116710016A - 脱毛装置和脱毛方法 - Google Patents

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Abstract

一种利用从光源照射的光进行脱毛处理的脱毛装置，其具有：光源部，其具有光源；摄像部，其能够对皮肤的处理对象区域进行拍摄；毛孔确定部，其根据由摄像部拍摄到的处理对象区域的图像数据，确定存在于该处理对象区域内的毛孔；偏差量检测部，其检测脱毛装置从拍摄时起的位置偏差所伴随的毛孔位置的偏差量；以及照射位置校正部，其根据由偏差量检测部检测出的偏差量，校正光对毛孔的照射位置。

Description

脱毛装置和脱毛方法
技术领域
本发明涉及脱毛装置和脱毛方法。
背景技术
以往，已知有通过对存在于人的皮肤的体毛照射激光来去除该体毛的激光脱毛装置。现有的商品化的使用激光或闪光灯的光的所有的脱毛器是为了对皮肤上的面积比例仅为1％左右的体毛照射光，而对皮肤整体照射强力的光的脱毛器，因而效率非常差且装置大型化，对皮肤的损伤或风险也较多。另外，是与毛根的厚度或毛的颜色、皮肤的颜色或浓淡无关地照射光的脱毛器，不能说是最适合的。
近年来，为了解决这样的课题，提出了限定于体毛的毛根来照射激光的脱毛装置(专利文献1等)。专利文献1的激光脱毛装置构成为：根据对成为处理对象的皮肤拍摄到的图像来确定毛根的厚度(粗细)和毛的颜色，根据该确定后的毛根的厚度和毛的颜色，决定照射的激光的剂量。根据这样的专利文献1的激光脱毛装置，能够照射适于作为处理对象的毛的剂量的激光，因此能够有效地进行脱毛。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特表2005-500879号公报
发明内容
发明要解决的课题
然而，在专利文献1所记载的激光脱毛装置中，存在如下问题：从对成为处理对象的皮肤进行拍摄到实际照射激光为止存在时滞，如果在此期间激光脱毛装置的位置发生了偏差，则无法对作为处理对象的毛照射激光。
因此，本发明的目的在于提供能够对作为处理对象的毛可靠地照射光束光的脱毛装置和脱毛方法。
用于解决课题的手段
为了实现这样的目的，本发明的脱毛装置是利用从光源照射的光进行脱毛处理的脱毛装置，其特征在于，该脱毛装置具有：光源部，其具有所述光源；摄像部，其能够对皮肤的处理对象区域进行拍摄；毛孔确定部，其根据由所述摄像部拍摄到的所述处理对象区域的图像数据，确定存在于该处理对象区域内的毛孔；偏差量检测部，其检测所述脱毛装置从所述拍摄时起的位置偏差所伴随的毛孔位置的偏差量；以及照射位置校正部，其根据由所述偏差量检测部检测出的所述偏差量，校正所述光对所述毛孔的照射位置。
也可以是，本发明的脱毛装置还具有移动检测部，该移动检测部能够检测所述脱毛装置相对于所述处理对象区域的相对移动量，所述偏差量检测部构成为：由所述移动检测部检测所述脱毛装置从所述拍摄时起相对于所述处理对象区域的相对移动量，从而该偏差量检测部能够根据该相对移动量来检测所述偏差量。
在本发明的脱毛装置中，也可以是，所述移动检测部构成为：能够检测所述脱毛装置在所述处理对象区域的平面方向上的相对移动量和该脱毛装置向与该平面方向平行的方向的相对旋转量。
在本发明的脱毛装置中，也可以是，所述偏差量检测部构成为：能够根据第1图像数据和第2图像数据来检测所述偏差量，该第1图像数据是为了利用所述毛孔确定部确定毛孔而拍摄的，该第2图像数据是在对该毛孔照射光之前再次拍摄的。
在本发明的脱毛装置中，也可以是，所述偏差量检测部构成为：能够根据从所述第1图像数据提取的切取毛孔图像和所述第2图像数据来检测所述偏差量，所述切取毛孔图像是以包含由所述毛孔确定部确定的所述毛孔和该毛孔的周围的皮肤的方式从所述第1图像数据切取出的图像。
在本发明的脱毛装置中，也可以是，所述第2图像数据具有比所述第1图像数据少的像素数，或者具有比所述切取毛孔图像大的像素尺寸。
在本发明的脱毛装置中，也可以是，所述照射位置校正部构成为：根据由所述偏差量检测部检测出的所述偏差量，执行是否进行所述光的照射位置的校正的判定。
在本发明的脱毛装置中，也可以是，所述照射位置校正部构成为：根据由所述偏差量检测部检测出的所述偏差量，执行是否通知错误的判定。
在本发明的脱毛装置中，也可以是，所述毛孔确定部利用AI图像识别来执行所述毛孔的确定。
另外，本发明的脱毛方法是利用从光源照射的光进行脱毛处理的脱毛方法，其特征在于，该脱毛方法包含如下工序：摄像工序，对皮肤的处理对象区域进行拍摄；毛孔确定工序，根据通过所述摄像工序而拍摄到的所述处理对象区域的图像数据，确定存在于该处理对象区域内的毛孔；偏差量检测工序，检测与毛孔位置相关的从所述拍摄时起的偏差量；以及照射位置校正工序，根据通过所述偏差量检测工序而检测出的所述偏差量，校正所述光对所述毛孔的照射位置。
发明效果
根据本发明，能够提供能够对作为处理对象的毛可靠地照射光束光的脱毛装置和脱毛方法。
附图说明
图1是概略性地示出本发明的一个实施方式的脱毛装置的结构的图。
图2是概略性地示出照射位置控制机构的结构的图。
图3是概略性地示出移动检测传感器的第1传感器结构例的图。
图4是概略性地示出移动检测传感器的第2传感器结构例的图。
图5是概略性地示出移动检测传感器的第3传感器结构例的图。
图6是概略性地示出控制部的结构的图。
图7的(a)是示出由摄像部拍摄到的原始图像的图，图7的(b)是示出由毛孔确定部确定了毛孔的状态的图。
图8的(a)是示出确定毛孔后的图像数据的图，图8的(b)是示出按照确定的每个毛孔切取出的切取毛孔图像的图，图8的(c)是示出在照射光束光前再次拍摄到的再摄像图像的一部分或全部的图，图8的(d)是将原来的切取毛孔图像的位置和再摄像图像中的切取毛孔图像的位置一起示出的图。
图9是用于对使用多个位置偏差检测用模板图像的位置偏差量来检测摄像范围整体的装置偏差量的处理进行说明的图。
图10是用于对使用摄像范围整体的装置偏差量来检测每个毛孔位置各自的偏差量的处理进行说明的图。
图11是概略性地示出本发明的一个实施方式的脱毛方法的流程的流程图。
图12是概略性地示出从毛孔确定工序到照射工序的流程的流程图。
图13是概略性地示出本实施方式的脱毛方法的处理序列的图。
图14是将图13中的A部分放大并示出的图。
具体实施方式
以下，使用附图对用于实施本发明的优选的实施方式进行说明。另外，以下的实施方式并不限定各权利要求所涉及的发明，另外，在实施方式中说明的特征的组合未必全部都是发明的解决手段所必需的。另外，附图是为了表示本发明，适当地进行了强调或省略、比率的调整的示意性的图，存在与实际的形状或位置关系、比率不同的情况。
本实施方式的脱毛装置1是通过对存在于人的皮肤的体毛照射来自光源的光，永久地或长期地去除该体毛(进行脱毛处理)的脱毛装置。
具体而言，如图1所示，脱毛装置1具有能够供使用者把持的外壳10、收纳在该外壳10内的光源部20、照射位置控制机构(例如将具有回转镜的电扫描仪沿2轴XY方向配置，从而能够在XY方向上控制光束的照射位置的控制机构)30以及摄像部40、以及根据由摄像部40拍摄到的图像数据来控制光源部20和照射位置控制机构30的控制部100(参照图6)。另外，控制部100可以设置在外壳10内，也可以设置在以能够通过有线或无线进行数据通信的方式与外壳10连接的其他终端内。
【外壳的结构】
如图1所示，外壳10具有能够供使用者把持的把持部11和与该把持部11的前端侧连续地配置的头部12。在本实施方式的脱毛装置1中，在把持部11内配置有光源部20和照射位置控制机构30，在头部12内配置有摄像部40，但并不限定于此。另外，外壳10的结构和形状并不限定于图示的例子，能够任意地变更。
把持部11形成为具有使用者能够把持的直径和长度方向的长度的筒状等任意的形状，设计成适于使头部12的肌肤对置面与成为处理对象的皮肤对置的外形形状。由此，在外壳10中，在对把持部11进行把持的状态下，容易使脱毛装置1在成为处理对象的皮肤上定位，并且容易使脱毛装置1从处理完毕区域朝向未处理区域移动。另外，在把持部11设置有用于切换由光源部20进行的照射的开启/关闭的照射按钮18(参照图6)。
头部12在肌肤对置面(在本实施方式中为下表面)具有开口13，并且以覆盖该开口13的方式设置有罩部件14，该肌肤对置面与在脱毛处理时成为处理对象的皮肤对置。开口13具有由单触发(one shot)处理的皮肤的处理对象区域以上的大小。罩部件14具有能够防止尘埃等进入外壳10内的防尘性和不阻碍光源部20的照射处理和摄像部40的摄像处理的程度的透光性。作为罩部件14，例如能够使用透明的玻璃板等，但并不限定于此。
另外，在头部12的内部设置有分色镜17，该分色镜17使由照射位置控制机构30进行了偏转的来自光源部20的光束光朝向开口13的外部进一步进行反射。分色镜17为相对于开口13以约45度的角度倾斜地设置，并且高效地反射作为波长较长的红外线的光的照射光的反射面，构成为通过该反射面，使由照射位置控制机构30进行了偏转的来自光源部20的光束光朝向开口13的外部(皮肤的处理对象区域)有效地反射。另一方面，分色镜17针对照射光，使波长较短的可见光能够以较高的透射率透射，在该透射面侧配置有摄像部40。由此，摄像部40能够经由分色镜17以较少的损失对开口13的外部(皮肤的处理对象区域)进行拍摄。
并且，在头部12的内部设置有能够朝向开口13照射照明光的照明构件(未图示)。照明构件构成为在摄像部40进行拍摄时点亮，从而经由开口13照亮皮肤的处理对象区域。作为这样的照明构件，能够使用通用的LED等各种任意的光源。
另外，头部12在肌肤对置面设置有用于检测脱毛装置1(头部12)相对于成为处理对象的皮肤(处理对象区域)的X-Y平面方向的相对移动量(以下，称为“水平移动量”)和脱毛装置1(头部12)向与X-Y平面方向平行的方向的相对旋转量(以下，称为“水平旋转量”)的移动检测传感器15(移动检测部)。移动检测传感器15设置于在使用者对把持部11进行把持的状态下未被使用者的手遮挡的位置、例如设置于开口13的附近。移动检测传感器15能够任意地使用光学式鼠标传感器或加速度传感器、陀螺仪传感器等。作为移动检测传感器15的结构，例如例示出如下的第1传感器结构例15A～第3传感器结构例15C。
【第1传感器结构例15A】
如图3所示，第1传感器结构例15A是将能够检测头部12的加速度的加速度传感器15a与能够检测头部12的角速度的陀螺仪传感器15b组合而成为移动检测传感器15的例子。这些加速度传感器15a和陀螺仪传感器15b能够配置于开口13附近的任意的位置。根据这样的第1传感器结构例15A，能够通过对由加速度传感器15a检测出的加速度进行2次积分来测量水平移动量，另外，能够通过对由陀螺仪传感器15b检测出的角速度进行积分来测量水平旋转量。
【第2传感器结构例15B】
如图4所示，第2传感器结构例15B是将能够检测头部12的水平移动量的2个以上的光学式鼠标传感器(第1光学式鼠标传感器15c和第2光学式鼠标传感器15d)组合而成为移动检测传感器15的例子。第1光学式鼠标传感器15c和第2光学式鼠标传感器15d优选沿X方向或/和Y方向分离地配置，在第2传感器结构例15B中，第1光学式鼠标传感器15c和第2光学式鼠标传感器15d以隔着开口13的方式相互分离地配置。根据这样的第2传感器结构例15B，能够通过各光学式鼠标传感器15c、15d来测量水平移动量，另外，能够通过使用第1光学式鼠标传感器15c的测量值与第2光学式鼠标传感器15d的测量值之差(微小移动量)来测量水平旋转量。
【第3传感器结构例15C】
如图5所示，第3传感器结构例15C是将能够检测头部12的水平移动量的光学式鼠标传感器15e与能够检测头部12的角速度的陀螺仪传感器15f组合而成为移动检测传感器15的例子。这些光学式鼠标传感器15e和陀螺仪传感器15f能够配置于开口13附近的任意的位置。根据这样的第3传感器结构例15C，能够通过光学式鼠标传感器15e测量水平移动量，另外，能够通过对由陀螺仪传感器15b检测出的角速度进行积分来测量水平旋转量。
另外，移动检测传感器15并不限定于上述的第1传感器结构例15A～第3传感器结构例15C，能够采用各种公知的结构。另外，移动检测传感器15也可以为仅能够检测水平移动量的结构。
并且，头部12在脱毛处理时朝向使用者侧的面(在本实施方式中为上表面)上设置有显示面板16。显示面板16例如构成为：在使脱毛装置1从处理完毕区域朝向未处理区域移动时，能够显示由摄像部40拍摄到的实时的影像(实况图像)。这样，通过使显示面板16显示实况图像，能够辅助脱毛装置1相对于未处理区域的移动。作为显示面板16，例如能够使用液晶面板等，但并不限定于此。
【光源部的结构】
光源部20具有光束状的高亮度光源(未图示)，该高亮度光源具有能够对毛根充分地造成损伤，从而永久地或长期地去除毛(进行脱毛处理)的照射强度(能量密度)。作为这样的光源，例如，能够任意地采用激光器、半导体激光器、半导体激励固体激光器、固体激光器以及超高亮度LED等各种公知的光源。
从光源照射的光束光优选在照射面上具有相对于1根毛根必要且充分大的直径。即，考虑到图像识别精度或扫描仪的定位精度(位置偏差)等，从光源射出的光束光的光束直径优选设定为比毛根或毛孔的直径大。
光源部20优选构成为能够在规定的范围内(例如1～100J/cm2)调整光源的照射强度(功率、剂量)。尤其是，光源部20优选构成为能够选择与成为处理对象的各个毛的毛孔的大小、毛的颜色以及该毛孔周边的皮肤的颜色对应的最佳的照射强度，并对各个毛照射光束光。另外，作为光源的照射强度的控制方法，能够采用功率输出自身的控制或脉冲宽度的控制等各种公知的方法。另外，在本说明书中，在称为“毛孔的大小”的情况下，也包含指毛孔自身的大小(厚度)的情况、指毛的粗细的情况、指综合这些毛孔和毛而得到的大小的情况中的任意情况。
另外，光源部20优选具有多个(例如3种)具有互不相同的波长的光源，并且具有用于使从这些多个光源照射的光适当地合流的合波构件(未图示)。在该情况下，多个光源也可以构成为包含：第1光源(未图示)，其能够照射容易被大量包含在毛中的黑色素吸收的比较短的波长(例如约755nm)的光束光；第3光源(未图示)，其能够照射对黑色素的吸收较少，对皮肤友好的比较长的波长(例如约1064nm)的光束光；以及第2光源，其能够照射这些第1光源与第3光源之间的波长(例如约810nm)的光束光。另外，作为合波构件，例如能够采用波长选择镜(分色镜)、波长选择棱镜(分色棱镜)、偏振分束器(PBS)以及偏光板等各种公知的构件。
根据这样的结构，能够在以任意的强度合波的状态下照射多个波长的光源，因此能够根据成为处理对象的各个毛的毛孔的大小、毛的颜色以及该毛孔周边的皮肤的颜色的信息，不仅选择照射强度，也选择波长的最佳的组合，并对各个毛照射光束光。
另外，在图1所示的例子中，光源部20配置在外壳10的把持部11内，但并不限定于此，只要能够经由照射位置控制机构30等从外壳10的开口13照射光，就能够配置于外壳10内的任意的位置。
【照射位置控制机构的结构】
照射位置控制机构30是用于将从光源部20照射的光束光定位在皮肤的处理对象区域(成为施术范围的X-Y平面)上的任意的位置(X，Y)的光束光偏转构件(扫描构件)。具体而言，如图1和图2所示，照射位置控制机构30具有：X方向偏转部34，其用于使从光源部20照射的光束光在皮肤的处理对象区域上沿X方向(第一方向)移动；以及Y方向偏转部32，其用于使该光束光在皮肤的处理对象区域上沿Y方向(与第一方向垂直的第二方向)移动。
如图1和图2所示，Y方向偏转部32和X方向偏转部34具有能够反射光束光的反射镜32a、34a以及使该反射镜32a、34a的倾斜角度变更的驱动部32b、34b。Y方向偏转部32配置为使从光源部20照射的光束光朝向X方向偏转部34反射，X方向偏转部34配置为使由Y方向偏转部32反射后的光束光朝向分色镜17进一步反射。另外，这些Y方向偏转部32和X方向偏转部34配置成为Y方向偏转部32的反射镜32a的旋转轴与X方向偏转部34的反射镜34a的旋转轴相互垂直的关系。通过这样的结构，照射位置控制机构30构成为能够通过分别控制这些X方向偏转部34和Y方向偏转部32的反射镜32a、34a的倾斜角度，将从光源部20照射的光束光定位在皮肤的处理对象区域(成为施术范围的X-Y平面)上的任意的位置(X，Y)。
作为X方向偏转部34和Y方向偏转部32，例如，能够任意地使用电扫描仪(电磁方法)、伺服马达(电磁方法)、MEMS镜(电磁力或静电力)、其他利用电磁力或静电力使镜子倾斜的偏转器等，另外，也能够采用AO(Acousto-Optics：声光学)偏转器(声光构件)等各种公知的结构。
【摄像部的结构】
如图1所示，摄像部40配置于分色镜17的透射面侧，构成为能够经由分色镜17和开口13对皮肤的处理对象区域进行拍摄。摄像部40优选为具有4K分辨率的4K照相机，但并不限定于此，只要具有能够以充分的分辨率对视野内的毛孔进行拍摄的像素数即可。作为摄像部40，例如，能够任意地采用CMOS传感器、CCD传感器、阵列传感器以及摄像管等各种公知的摄像构件。
【控制部的结构】
如图6所示，控制部100具有：外部接口102、104、106，它们用于与摄像部40、移动检测传感器15以及照射按钮18等设备连接；主控制部110，其进行用于使脱毛装置1进行动作的运算处理等；控制机构驱动控制部122，其对照射位置控制机构30进行控制；光源控制部124，其对光源部20进行控制；显示控制部126，其对显示面板16进行控制；以及存储部130，其存储脱毛处理所需的各种数据和信息。另外，控制部100还具有能够与外部网络进行通信的通信处理部(未图示)。
外部接口102是用于与摄像部40连接的接口，外部接口104是用于与移动检测传感器15连接的接口，外部接口106是用于与照射按钮18连接的接口。另外，设置于脱毛装置1的外部接口并不限定于这些接口，能够根据所连接的设备任意地设置。另外，这些外部接口102、104、106能够使用与所连接的设备对应的公知的接口，因此省略其详细的说明。
存储部130例如是由RAM、ROM等构成的存储器，存储包含用于使主控制部110进行动作的指令的程序、用于进行学习完毕的学习器(后述的毛孔确定部112、照射条件确定部114)的设定的学习结果数据等。另外，存储部130也可以由包含于主控制部110的后述的RAM和ROM构成。
主控制部110构成为包含作为硬件处理器的CPU、RAM、ROM等，将存储于存储部130的程序在RAM中展开，并通过CPU对该程序进行解释和执行，由此实现后述的毛孔确定部112、照射条件确定部114、偏差量检测部116以及照射位置校正部118的各功能。另外，CPU优选为能够执行DL(Deep Learning：深度学习)的高性能的处理器(高速CPU)。另外，主控制部110也可以包含多个硬件处理器，硬件处理器也可以由GPU(包含CPU内置GPU)、FPGA等构成。
毛孔确定部112构成为根据由摄像部40拍摄到的处理对象区域的图像数据，确定存在于该处理对象区域内的毛孔。具体而言，毛孔确定部112构成为：如图7的(a)所示的那样，经由外部接口102获取由摄像部40拍摄到的处理对象区域TA的图像数据I，在针对该图像数据I根据需要实施了预处理的基础上，如图7的(b)所示的那样，通过图像分析从该图像数据I提取存在于处理对象区域TA中的毛孔的候选(毛孔候选P)。作为预处理，例如包含对4K图像施加最小值滤波从而强调毛孔的处理、为了减轻之后的处理的负担而剔除不需要的信息从而成为2K图像的处理等，但并不限定于此。另外，以下，在称为“图像数据I”的情况(对“图像数据”标注标号“I”的情况)下，不仅包含由摄像部40拍摄到的原始的图像数据，也包含在毛孔确定部112中进行了预处理而得到的处理完毕的图像数据。
在这里，毛孔确定部112对毛孔候选P的提取优选由驱使了DL(Deep Learning：深度学习)等AI的图像处理(AI图像识别)执行。具体而言，原来的图像数据为4K×2K像素等巨大的图像，保持原样的话并不适于DL处理，因此将图像分割成256×256像素等小区域(单元)并进行推论。毛孔确定部112可以构成为具有以使由小区域内的毛孔的XY坐标的推论值和是毛孔的确信度的推论值等构成的目标函数最小化的方式进行了学习的学习完毕的学习器(神经网络)，向该学习器依次输入将由摄像部40拍摄到的处理对象区域TA的图像数据I分割而得的小区域(单元)的图像，从该学习器获取是小区域的图像所包含的毛孔的确信度较高的毛孔候选的确信度、坐标，由此提取毛孔候选P。该方法完全不包含作为现有技术的基于二值化的图像处理，因此不易因拍摄到的图像的亮度或毛孔的朝向等而受到检测精度的影响，各种不同形状或大小的毛孔也能够高精度地进行检测。这样，通过AI图像识别来提取毛孔候选P，由此也能够识别在通常的图像处理中无法测量甚至难以检测的对比度较低的小的毛孔(细毛等)。
在本实施方式中，作为学习完毕的学习器，例示出了对使用ImageNet等进行了学习的卷积神经网络(例如ResNet-50等)进行微调(Fine-tuning)而得到的学习器，但并不限定于此。另外，作为上述的目标函数(由小区域内的毛孔的XY坐标的推论值和是毛孔的确信度的推论值等构成的目标函数)，例如例示出下述目标函数。在下述目标函数中，右边第1项涉及毛孔位置(毛孔的XY坐标)，是利用MSE(mean square error：均方误差)求出的函数。右边第2项涉及某个区域内是否存在毛孔的判定，是利用二进制交叉熵(binary crossentropy)求出的函数。右边第3项是用于防止过度学习的正则化项。
目标函数
在上述目标函数(右边第1项)中，λcoord是右边第1项相对于右边第2项的权重，在本实施方式中，例如能够固定为1.0。另外，在上述目标函数(右边第1项和右边第2项)中，s2指所有的单元，B指单元内的所有的小区域。并且，
是在有对象时为1，在其他情况下为0的指示函数(indicator函数)，xij是i单元j区域中的对象的位置的X坐标推论值，
是上述的目标。另外，yij是i单元j区域中的对象的位置的Y坐标推论值，
是上述的目标。
另外，在上述目标函数(右边第2项)中，cij是i单元j区域中的对象的存在的确信度推论值，
是上述的目标。并且，λnoconf是没有对象的情况相对于有对象的情况的权重，在本实施方式中，不是毛孔的区域较多，因此例如能够设定为0.05。
并且，在上述目标函数(右边第3项)中，λL2是L2范数的权重，在本实施方式中，例如能够设定为0.001。另外，w是所有的内核的参数。
另外，针对具有充分的对比度的粗黑色的毛孔等，毛孔确定部112也能够任意地采用通过针对由摄像部40拍摄到的处理对象区域TA的图像数据I的二值化处理或阈值判定等提取毛孔候选P的方法等，来代替利用AI图像识别提取毛孔候选P的结构。
照射条件确定部114构成为按照由毛孔确定部112确定的每个毛孔(毛孔候选P)，确定针对该毛孔的来自光源部20的光束光的照射条件(照射强度和波长等)。具体而言，照射条件确定部114构成为：如图8的(a)和图8的(b)所示，首先，按照由毛孔确定部112确定的每个毛孔(毛孔候选P)，从图像数据I切取包含该毛孔和该毛孔周边的皮肤的图像(切取毛孔图像CI)，将该切取毛孔图像CI分类为毛孔的大小、毛的颜色以及该毛孔周边的皮肤的颜色不同的多个标准模型图像中的确信度最高的任意一个图像。
在这里，各切取毛孔图像CI形成为毛孔候选P位于大致中心，在该毛孔候选P的周围存在皮肤。另外，标准模型图像与切取毛孔图像CI同样地，是包含1个或多个毛孔和该毛孔周边的皮肤的图像。关于标准模型图像，预先准备有毛孔的大小、毛的颜色以及该毛孔周边的皮肤的颜色不同的多个标准模型图像，并存储于存储部130等。各标准模型图像分别相关联地登记有对于具有该标准模型图像的毛孔的大小、毛的颜色以及该毛孔周边的皮肤的颜色的施疗对象而言，出于脱毛效率和安全性(烫伤风险)等观点而最适合的光束光的照射条件(照射强度和波长等)。另外，照射强度存在毛孔越粗、毛的颜色越浅、皮肤的颜色越浅，就设定为越大的值的倾向，波长存在毛孔越粗、毛的颜色越浅、皮肤的颜色越浅，就设定为越短的波长的倾向。
而且，照射条件确定部114构成为：将针对分类后的标准模型图像而预先设定的光束光的照射条件(照射强度和波长等)确定为针对该切取毛孔图像CI的毛孔(毛孔候选P)的光束光的照射条件(照射强度和波长等)。
另外，由照射条件确定部114进行的分类优选通过驱使了DL(Deep Learning：深度学习)等AI的图像处理(AI图像识别)来执行。具体而言，照射条件确定部114可以构成为：具有以使由表示毛的粗细(毛孔的大小)的推论值、表示毛的颜色的推论值、表示皮肤的颜色的推论值等构成的目标函数最小化的方式进行了学习的学习完毕的学习器(神经网络)，向该学习器输入切取毛孔图像CI，从该学习器获取该切取毛孔图像CI所包含的毛孔候选P和确信度最高的(得分最高的)标准模型图像的信息，由此将该切取毛孔图像CI分类为多个标准模型图像中的综合最类似的任意一个标准模型图像。在该情况下，学习器也可以执行如下处理：在所有的标准模型图像大幅低于规定的确信度的情况下，判定为预先准备的标准模型图像之中没有与切取毛孔图像CI近似的标准模型图像(无法分类)，从而判定为该切取毛孔图像CI的毛孔候选P不是毛孔(错误判定)。
偏差量检测部116构成为检测脱毛装置1从针对处理对象区域的拍摄时起的位置偏差所伴随的毛孔位置的偏差量(δx，δy)。具体而言，偏差量检测部116构成为：检测从通过摄像部40对处理对象区域进行拍摄到利用毛孔确定部112和照射条件确定部114确定毛孔的位置和针对该毛孔的照射条件等的期间(时滞)内的头部12的装置偏差量(ΔX，ΔY，Δθ)，并根据该值对各自的毛孔位置的偏差量(δx，δy)进行计算，或直接检测各自的毛孔位置的偏差量(δx，δy)。作为这样的偏差量检测部116的结构，例如例示出使用移动检测传感器15来检测偏差量的结构、使用摄像部40来检测偏差量的结构。
【使用移动检测传感器来检测偏差量的结构】
首先，对使用移动检测传感器15来检测偏差量的情况下的偏差量检测部116的结构进行说明。该情况下的偏差量检测部116首先利用移动检测传感器15(第1传感器结构例15A～第3传感器结构例15C等)来检测从通过摄像部40对整个处理对象区域进行拍摄到通过毛孔确定部112和照射条件确定部114确定毛孔的位置和针对该毛孔的照射条件等的期间内的、头部12的水平移动量和水平旋转量。接着，根据该水平移动量和水平旋转量，计算从拍摄时起的脱毛装置1的摄像部40的整个视野的摄像范围内的装置偏差量(ΔX，ΔY，Δθ)，并使用该值计算每个毛孔位置各自的偏差量(δx，δy)。而且，构成为使用这样确定的偏差量而如后述那样进行各自的毛孔位置的位置校正。
根据这样的结构，具有如下优点：能够通过移动检测传感器15直接实时地检测头部12的运动从而确定偏差量，因此能够利用简单的设备实现实时性较高的校正处理。
【使用摄像部来检测偏差量的结构】
接着，对使用摄像部40来检测偏差量的情况下的偏差量检测部116的结构进行说明。作为使用摄像部40来检测偏差量的情况下的偏差量检测部116的结构，例如例示出如下的第1摄像检测结构例～第3摄像检测结构例。
【第1摄像检测结构例】
概略而言，第1摄像检测结构例的偏差量检测部116是根据为了利用毛孔确定部112来确定毛孔而拍摄的图像数据(第1图像数据)以及在光束光的照射之前再次拍摄到的图像数据(第2图像数据)，直接检测脱毛装置1的位置偏差所伴随的各个毛孔位置的偏差量(δx，δy)的例子。
具体而言，首先，第1摄像检测结构例的偏差量检测部116将由照射条件确定部114(或毛孔确定部112)生成的切取毛孔图像CI作为模板图像而登记于存储部130。另外，如上所述，该切取毛孔图像CI是根据为了利用毛孔确定部112来确定毛孔而拍摄的图像数据I(第1图像数据)，以包含由毛孔确定部112确定的毛孔和该毛孔的周围的皮肤的方式切取出的图像。
另外，第1摄像检测结构例的偏差量检测部116在照射位置控制机构30移动到由毛孔确定部112确定的毛孔的位置(照射预定位置)时或其前后，利用摄像部40对包含照射预定位置的规定的范围再次进行拍摄。另外，该情况下的再次摄像范围(第2图像数据的像素尺寸)只要比切取毛孔图像CI大，就没有特别限制，但出于高速处理的观点，与为了利用毛孔确定部112来确定毛孔而拍摄的整个视野的图像数据I(第1图像数据)相比，不需要进行图像识别，因此可以是能够检测位置偏差的必要且充分的粗糙的分辨率(在相同的摄像范围中较少的像素数)，另外，更优选为不是整个视野而是包含照射预定位置(作为照射对象的毛孔)的较窄的范围。例如在切取毛孔图像CI(模板图像)的尺寸为64×64像素的情况下，摄像部40的再次摄像范围能够设定为128×128像素。
而且，如图8的(c)所示，第1摄像检测结构例的偏差量检测部116根据切取毛孔图像CI和再次摄像图像I′，使用灰度搜索(Gray Search)等各种匹配方法，检测再次摄像图像中的切取毛孔图像CI′的位置。另外，如图8的(d)所示，第1摄像检测结构例的偏差量检测部116构成为计算原来的切取毛孔图像CI的位置与再次摄像图像中的切取毛孔图像CI′的位置的差分，并将该差分确定为脱毛装置1从拍摄时起的位置偏差所伴随的毛孔位置的偏差量(δx，δy)。
根据这样的第1摄像检测结构例的偏差量检测部116，具有如下优点：能够直接对成为照射对象的毛孔进行拍摄从而确定偏差量，因此也能够校正皮肤的局部的伸缩或变形等，从而实现精度较高的校正处理。
【第2摄像检测结构例】
概略而言，第2摄像检测结构例的偏差量检测部116是根据为了利用毛孔确定部112来确定毛孔而拍摄的图像数据(第1图像数据)和在光束光的照射前再次拍摄到的2个以上的图像数据(第2图像数据)，计算从拍摄时起的脱毛装置1的摄像部40的整个视野的摄像范围内的装置偏差量(ΔX，ΔY，Δθ)，并使用该值来检测每个毛孔位置各自的偏差量(δx，δy)的例子。
具体而言，首先，第2摄像检测结构例的偏差量检测部116将包含由照射条件确定部114(或毛孔确定部112)生成的相互分开的2处以上的毛孔图像的图像范围分别作为位置偏差检测用模板图像T1、T2而登记于存储部130。2处以上的位置偏差检测用模板图像T1、T2只要是与处理对象区域内的互不相同的位置相关的图像即可，但出于高精度地检测头部12的水平移动量和水平旋转量的观点，优选为与在X方向和Y方向双方上分开的位置相关的图像。另外，在位置偏差较大的情况下，为了防止误识别为其他毛孔位置，位置偏差检测用模板T1、T2优选为不是如第1摄像检测结构例那样的包含1处的毛孔的较窄的范围，而是包含多个毛孔或包含毛孔周边的较大的空白部分的比较大的范围。
接着，第2摄像检测结构例的偏差量检测部116在针对各毛孔照射光束光之前，利用摄像部40对包含登记于存储部130的位置偏差检测用的模板T1、T2的规定的范围分别再次进行拍摄。另外，该情况下的再次摄像范围(第2图像数据的像素尺寸)与第1摄像检测结构例同样地，只要比位置偏差检测用的模板图像T1、T2大，就没有特别限制。
接着，如图9所示，第2摄像检测结构例的偏差量检测部116使用灰度搜索等各种匹配方法，分别对位置偏差检测用的模板图像T1、T2的位置偏差量(δx1，δy1和δx2，δy2)进行检测。
而且，第2摄像检测结构例的偏差量检测部116构成为：使用这些2个以上的位置偏差检测用的模板图像T1、T2的位置偏差量(δx1，δy1和δx2，δy2)，计算从拍摄时起的脱毛装置1的摄像部40的整个视野的摄像范围内的装置偏差量(ΔX，ΔY，Δθ)，并如图10所示的那样，使用该值来确定每个毛孔位置各自的偏差量(δx，δy)。
【第3摄像检测结构例】
第3摄像检测结构例的偏差量检测部116是利用与上述的第2传感器结构例15B相同的原理，使用摄像部40提取视野内的分开的2处以上的测量范围，与上述的光学式鼠标传感器(第1光学式鼠标传感器15c和第2光学式鼠标传感器15d)同样地，不仅测量毛孔，还测量皮肤的微小纹理的移动量，由此等价地实现与上述的第2传感器结构例15B相同的动作的例子。
根据这样的第3摄像检测结构例，与上述的第2传感器结构例15B同样地，能够检测水平移动量(位置偏差)和水平旋转量(旋转偏差)。另外，能够根据该水平移动量和水平旋转量，计算从拍摄时起的脱毛装置1的摄像部40的整个视野的摄像范围内的装置偏差量(ΔX，ΔY，Δθ)，并使用该值来确定每个毛孔位置各自的偏差量(δx，δy)。另外，在第3摄像检测结构例中，为了提高皮肤的纹理的对比度，也可以使用与通常的照明条件不同的、更加强化了侧方照明的照明、波长不同的照明。
在如以上说明的第1～第3摄像检测结构例的偏差量检测部116那样使用摄像部40来检测偏差量的情况下，能够通过1个感测构件(照相机)检测整个视野内的各毛孔中的任意的偏差作为归结为δx，δy的偏差量，只要将各毛孔位置的偏差量(δx，δy)反映在向照射位置控制机构30的控制信号即可，因此不需要搭载图3～图5所记载的传感器类，从而能够减少部件数量。
尤其是，在摄像部40使用了CMOS传感器的情况下，能够通过限定摄像范围而以较高的帧频(例如，每秒1000张以上)进行高速拍摄，通过对此进行利用，能够在抑制部件数量的同时，实现与移动检测传感器15相同程度的实时性(响应性)。
另外，偏差量检测部116可以为按照每个毛孔来检测偏差量的结构，也可以为按照每个规定的期间(多根的每一根)检测偏差量，以附近且时间经过较少的最新的毛孔的偏差量为参考而进行间除后的毛孔的位置校正的结构。即，偏差量检测部116对偏差量的检测频率能够任意地设定。
并且，简单来说，也可以在光束光的照射过程中不是每次都进行位置偏差的检测，而是在每次对视野内的所有毛孔的照射结束后或每次预先设定的照射数结束时，再次进行拍摄来计算视野内的1处或几处的毛孔的偏差，仅在有规定以上的偏差时再次重新进行毛孔的识别并重新进行激光照射，或如后述那样在进行了错误显示之后，催促操作员再次进行操作。
照射位置校正部118构成为根据拍摄时的毛孔的位置(照射预定位置)和之后的偏差量来确定实际照射光束光的位置。具体而言，照射位置校正部118构成为使用由偏差量检测部116检测出的每个毛孔的偏差量(δx，δy)，校正由毛孔确定部112确定的毛孔的位置(即，照射预定位置)(X，Y)，从而确定各毛孔的校正坐标位置(X′，Y′)。
另外，照射位置校正部118也可以构成为：根据由偏差量检测部116检测出的偏差量(δx，δy)，进行是否进行照射预定位置的校正的判定和/或是否通知错误的判定。
具体而言，照射位置校正部118也可以构成为：判定由偏差量检测部116检测出的偏差量(δx，δy)是否比光束直径小，在判定为比光束直径小的情况(即，即使按照照射预定位置照射光束光，毛孔也会被照射光束光的情况)下，不对照射预定位置进行校正。另外，关于该情况下的“比光束直径小”，例如举出了偏差量(δx，δy)的合成矢量比光束直径的半径小的情况，但判定基准并不限定于此。
另外，照射位置校正部118也可以构成为：判定由偏差量检测部116检测出的偏差量(δx，δy)是否超过预先确定的可校正范围，在判定为超过的情况下，不对照射预定位置进行校正，而是执行通过警报音或显示等通知错误，从而催促再照射等的警告处理。
而且，照射位置校正部118也可以构成为：在判定为偏差量比光束直径大(即，按照照射预定位置照射光束光时，毛孔未被照射光束光或照射不充分的情况)且判定为该偏差量(δx，δy)在预先确定的可校正范围内的情况下，根据该偏差量(δx，δy)来校正照射预定位置(X，Y)。
控制机构驱动控制部122构成为：控制照射位置控制机构30，以向由主控制部110的毛孔确定部112确定并根据需要由照射位置校正部118校正了位置之后的毛孔一个一个地依次照射来自光源部20的光束光。
具体而言，控制机构驱动控制部122构成为：在未利用照射位置校正部118对照射预定位置进行校正的情况下，依次控制Y方向偏转部32的反射镜32a和X方向偏转部34的反射镜34a的倾斜角度，以向由毛孔确定部112确定的各毛孔的照射预定位置(X，Y)依次照射光束光。另一方面，控制机构驱动控制部122构成为：在利用照射位置校正部118对照射预定位置进行了校正的情况下，依次控制Y方向偏转部32的反射镜32a和X方向偏转部34的反射镜34a的倾斜角度，以向由该照射位置校正部118确定的各毛孔的校正坐标位置(X′，Y′)依次照射光束光。
这样的控制机构驱动控制部122的控制例如能够通过由专用的廉价的嵌入式微型计算机执行数字PID控制来实现，但并不限定于此。
这样，关于本实施方式的脱毛装置1，通过毛孔确定部112中的AI图像识别来高精度地确定各个毛孔的位置(X，Y)，并且根据从摄像部40的拍摄到实际照射光束光为止产生的头部12的位置偏差所伴随的毛孔位置的偏差量(δx，δy)来校正照射位置，控制照射位置控制机构30以朝向各个毛孔精确地照射光束光，因此能够仅对非常接近毛孔的位置照射光束光，从而提高效率性和安全性。
具体而言，通过上述位置校正能够确保较高的照射位置精度，由此不需要考虑位置偏差而使光束直径过粗，因此在确保相同的照射功率密度的情况下，能够灵活使用功率较小的激光作为光源，从而能够实现装置的小型化或成本降低。另外，在使用了相同的光源的情况下，与较粗的光束点的装置相比，能够大幅缩短每个毛孔的照射时间，因此能够实现高速的脱毛器。例如，只要能够将光束直径从1mm缩小为0.5mm，则所需的光源的功率就能够抑制为约1/4，另外，只要是相同的光源的功率，照射时间就能够大幅缩短为约1/4，从而能够有助于高速化。
光源控制部124构成为：按照每个毛孔控制光源部20，以从光源部20照射具有由主控制部110的照射条件确定部114确定的照射条件的光束光。具体而言，光源控制部124构成为：按照每个毛孔执行发光的光源(第1光源～第3光源)的选择控制和该发光的光源的输出控制，以成为具有该确定的照射条件(照射强度和波长等)的光束光。另外，光源控制部124也可以能够执行能够朝向开口13照射照明光的照明构件(未图示)的控制。
显示控制部126构成为：能够执行将由摄像部40拍摄到的实时的影像(实况图像)向显示面板16上传送并显示的处理。作为这样的显示控制部126，能够采用各种公知的控制方法，因此省略其详细的说明。
【脱毛方法】
接着，使用图11～图14对使用了本实施方式的脱毛装置1的脱毛方法进行说明。图11是概略性地示出本实施方式的脱毛方法的整体的流程的流程图，图12是概略性地示出针对由毛孔确定部112确定的1个毛孔的处理(从毛孔确定工序到照射工序)的流程的流程图。另外，图13是概略性地示出本实施方式的脱毛方法的整体的处理序列的图，图14是将图13中的A部分放大并示出的图。另外，以下说明的脱毛方法通过保存于脱毛装置1的存储部130的程序和学习结果数据等进行执行处理。
概略而言，本实施方式的脱毛方法是利用从光源照射的光进行脱毛处理的脱毛方法，其包含如下工序：摄像工序(S4)，对皮肤的处理对象区域进行拍摄；毛孔确定工序(S5-1～S5-n)，根据由摄像工序拍摄到的处理对象区域的图像数据，确定存在于该处理对象区域内的毛孔；偏差量检测工序(S7)，检测与毛孔位置相关的从拍摄时起的偏差量(δx，δy)；以及照射位置校正工序(S10)，根据由偏差量检测工序检测出的偏差量(δx，δy)，校正光对毛孔的照射位置(X，Y)。
以下，对包含这样的各工序的脱毛方法的详细情况进行说明。
在开始本实施方式的脱毛方法时，首先，接通脱毛装置1的主电源，使脱毛装置1起动。当使脱毛装置1起动时，由摄像部40拍摄到的实时的影像(实况图像)显示在显示面板16上。由此，即使在将开口13按压于皮肤的状态(由人进行的触发移动中)下，也能够通过显示面板16的实况图像来视觉确认处理对象区域。另外，脱毛装置1可以由被施术者自己进行操作，也可以由与被施术者不同的人(医疗从业者等)进行操作。以下，将对脱毛装置1进行操作的人称为“使用者”。
在使脱毛装置1起动的状态下，如图11和图13所示，使用者以使外壳10的开口13位于处理对象区域的方式将脱毛装置1定位(S1)，在定位完成后，进行照射按钮18的开启操作(S2)。当进行照射按钮18的开启操作时，显示面板16被关闭(S3)，并且通过摄像部40对皮肤的处理对象区域进行拍摄(S4：摄像工序)。然后，由摄像部40拍摄到的图像数据向控制部100的主控制部110发送，并利用该主控制部110中的上述的毛孔确定部112的功能，根据需要对该图像数据实施预处理，之后依次确定存在于该处理对象区域内的毛孔(毛孔候选P)(S5-1～S5-n：毛孔确定工序)。
另外，与毛孔的确定并行地对确定的毛孔依次进行照射条件(照射强度和波长等)的确定、光束光的照射位置的校正处理和照射处理。即，主控制部110在通过上述的毛孔确定部112的功能确定第1个毛孔候选P时，如图12和图14所示，与第2个毛孔候选P的确定处理独立地(并行地)对该第1个毛孔候选P执行照射条件的确定处理等。另外，主控制部110在确定第2个毛孔候选P时，与针对第1个毛孔候选P的照射条件的确定处理等以及第3个毛孔候选P的确定处理独立地(并行地)对该第2个毛孔候选P执行照射条件的确定处理等。主控制部110执行这样的并行处理直至最后(第n个)的毛孔候选P。这样，通过并行地进行毛孔的识别和光束光的照射的序列，能够在不使1个循环的时间长期化的情况下确保识别处理的时间。
针对各毛孔候选P的照射条件(照射强度和波长等)的确定(S6：照射条件确定工序)通过主控制部110中的上述的照射条件确定部114的功能来执行。另外，在该照射条件确定工序中，在判定为不存在符合的标准模型图像的情况下，也可以判定为该毛孔候选P不是毛孔，结束针对该毛孔候选P的处理，而不向下一个工序转移(不执行针对该毛孔候选P的光束光的照射)。
另外，在该照射条件确定工序之后或与其并行地利用主控制部110中的上述的偏差量检测部116的功能，检测与毛孔位置相关的从拍摄时起的偏差量(δx，δy)(S7：偏差量检测工序)。另外，偏差量检测工序可以针对各毛孔候选P分别被执行，也可以按照每个规定的期间(多根的每一根)被执行。
在通过偏差量检测工序检测出偏差量(δx，δy)时，执行该偏差量是否超过预先确定的可校正范围的判定(S8)。然后，在判定为该偏差量超过预先确定的可校正范围的情况下，执行通过警报音或显示等通知错误，从而催促再照射等的警告处理(S9′)。
另一方面，在判定为通过偏差量检测工序检测出的偏差量(δx，δy)处于预先确定的可校正范围内的情况下，执行该偏差量是否为需要校正的程度的判定(S9)。在该判定中，例如也可以判定该偏差量是否比光束直径小(即，是否即使按照照射预定位置照射光束光，毛孔也会被照射光束光)。
而且，当在该判定工序中判定为需要校正的情况下，利用主控制部110中的上述的照射位置校正部118的功能，根据由偏差量检测工序检测出的偏差量(δx，δy)，校正光对毛孔的照射位置(X，Y)(S10：照射位置校正工序)。另外，在该照射位置校正工序之后，向照射工序(S11)转移。另一方面，当在上述判定工序中判定为不需要校正的情况下，向照射工序(S11)转移，而不经过照射位置校正工序(S10)。
当转移到照射工序(S11)时，由控制机构驱动控制部122驱动照射位置控制机构30以控制照射位置，使得向由毛孔确定工序确定的该毛孔候选P的坐标位置(X，Y)或由照射位置校正工序校正后的该毛孔候选P的校正坐标位置(X′，Y′)照射来自光源部20的光束光。然后，在该照射位置控制之后，从光源部20对该毛孔候选P照射具有通过照射条件确定工序确定的照射条件(照射强度和波长等)的光束光(S11：照射工序)。由此，该毛孔候选P的毛根被加热，从而被永久地或长期地去除。
另外，该照射位置的控制所需的时间根据移动距离等各条件而不同，但大致为几ms左右。另外，光束光的照射时间根据照射强度等各条件而不同，但大致为几ms～几十ms左右。这时的光束光的照射条件(照射强度和波长等)是分配给最近似的标准模型图像的最适当的照射条件(照射强度和波长等)，因此针对该毛孔候选P也是有效的，并且，对其周边的皮肤的伤害也较少，是安全的。
而且，对最后(第n个)的毛孔候选P执行以上的从毛孔确定工序到照射工序的一系列的处理，当针对所有的毛孔候选P的处理结束时，如图11和图13所示，照射按钮18成为关闭状态(S12)，再次在显示面板16上显示由摄像部40拍摄到的实时的影像(实况图像)(S13)。
将以上说明的从脱毛装置1的定位(移动)到针对处理对象区域内的所有的毛孔的照射完成为止作为1个循环，在期望的处理对象区域的全部范围内依次错开位置地执行该1个循环，由此进行脱毛处理。另外，关于1个循环内的从照射按钮18的开启操作到针对处理对象区域内的毛孔的照射完成的基准时间(脱毛装置1的处理时间)，在假设毛孔为30处以内且照射/移动时间为20ms的情况下，该基准时间为1秒以内，在假设毛孔为100处以内且照射/移动时间为20ms的情况下，该基准时间为3秒以内。这样，本实施方式的脱毛装置1能够以极短的时间进行脱毛处理。
【本实施方式的脱毛装置的优点】
如以上所说明的那样，本实施方式的脱毛装置1具有：光源部20，其具有光源；摄像部40，其能够对皮肤的处理对象区域进行拍摄；毛孔确定部112，其根据由摄像部40拍摄到的处理对象区域的图像数据，确定存在于该处理对象区域内的毛孔；偏差量检测部116，其检测从拍摄时起的脱毛装置1的位置偏差所伴随的毛孔位置的偏差量(δx，δy)；以及照射位置校正部118，其根据由偏差量检测部116检测出的每个毛孔的偏差量(δx，δy)，校正光对毛孔的照射位置(X，Y)。
根据这样构成的本实施方式的脱毛装置1，能够根据从摄像部40的拍摄到实际照射光束光为止产生的脱毛装置1的位置偏差所伴随的毛孔位置的偏差量(δx，δy)，对照射位置(X，Y)进行校正，因此即使在摄像部40的拍摄之后，脱毛装置1(头部12)与处理对象区域(皮肤)的相对位置发生了偏差的情况下，也能够使光束光可靠并且精确地朝向各个毛孔照射。另外，由此，能够仅向毛孔照射光束光，因此能够提高效率性和安全性。
【变形例】
以上，对本发明的优选的实施方式进行了说明，但本发明的技术范围并不限定于上述的实施方式所记载的范围。上述各实施方式能够施加各种变更或改良。
例如，在上述的实施方式中，对在照射条件确定部114中，通过将切取毛孔图像CI分类为标准模型图像而确定与毛孔的大小或毛的颜色、周边的皮肤的颜色等对应的照射条件的结构进行了说明，但并不限定于此，也可以是不按照每个毛孔变更照射条件的结构。
另外，在上述的实施方式中，对利用毛孔确定部112暂时进行仅毛孔的识别，之后，利用照射条件确定部114从图像数据I切取出切取毛孔图像CI的结构进行了说明，但并不限定于此，也可以利用毛孔确定部112对目标函数施加毛孔的大小或毛的颜色、周边的皮肤的颜色等的推论值，由此根据对图像数据I进行分割而得到的小区域(单元)的图像来推论与标准模型图像类似的图像的分类或位置，从而直接获取毛孔的位置、毛孔的大小、毛的颜色、周边的皮肤的颜色。
并且，在上述的实施方式中，对利用AI图像识别将切取毛孔图像CI分类的方法进行了说明，但并不限定于此，也可以采用如下方法等：对切取毛孔图像CI所包含的毛孔候选P的毛孔的大小、毛的颜色以及该毛孔周边的皮肤的颜色的各特征量进行数值化，并将其与预先登记于数据库的标准模型的各特征量进行对比，由此分类为最近似的标准模型。
另外，在上述的实施方式中，对脱毛装置1具有用于进行与毛孔的确定和毛孔图像的分类相关的AI图像识别的学习完毕的学习器(神经网络)的结构进行了说明，但并不限定于此，也可以采用如下结构：在以经由高速通信网络能够进行数据通信的方式与脱毛装置1连接的其他装置设置有学习完毕的学习器，在各脱毛装置1与该其他装置之间实时地进行通信(云计算)。另外，在脱毛装置1或该其他装置中，可以采用如下结构：根据规定的学习程序，将处理对象区域TA的图像数据I作为输入数据，将是毛孔的确信度或坐标作为参照用数据来加以利用，从而进行机械学习(AI学习进程)，也可以采用如下结构：经由云上传由多个脱毛装置1拍摄到的图像，使获取图像以加速度增加，由此实时共享进一步提高了识别精度的学习数据。
并且，在上述的实施方式中，对在头部12的内部设置分色镜17，在该分色镜17的反射面侧配置光源部20，在透射面侧配置摄像部40的结构进行了说明，但并不限定于此。例如，也可以采用如下结构：在分色镜17的反射面侧配置摄像部40，在透射面侧配置光源部20。另外，也可以采用不设置分色镜17的结构。另外，作为不设置分色镜17的结构，例如例示出相对于开口13(皮肤的处理对象区域)垂直地配置摄像部40，使由照射位置控制机构30进行了偏转的来自光源部20的光束光相对于开口13(皮肤的处理对象区域)从倾斜方向照射的结构、通过摄像部40从倾斜方向对开口13(皮肤的处理对象区域)进行拍摄，并且使由照射位置控制机构30进行了偏转的来自光源部20的光束光相对于开口13(皮肤的处理对象区域)从倾斜方向照射的结构等，但并不限定于此。
由权利要求书的记载可知，上述那样的变形例包含在本发明的范围内。
标号说明
1：脱毛装置；10：外壳；11：把持部；12：头部；13：开口；14：罩部件；15：移动检测传感器；15A：第1传感器结构例；15B：第2传感器结构例；15C：第3传感器结构例；15a：加速度传感器；15b：陀螺仪传感器；15c：第1光学式鼠标传感器；15d：第2光学式鼠标传感器；15e：光学式鼠标传感器；15f：陀螺仪传感器；16：显示面板；17：分色镜；18：照射按钮；20：光源部；30：照射位置控制机构；32：Y方向偏转部；32a：反射镜；32b：驱动部；34：X方向偏转部；34a：反射镜；34b：驱动部；40：摄像部；100：控制部；102：外部接口；104：外部接口；106：外部接口；110：主控制部；112：毛孔确定部；114：照射条件确定部；116：偏差量检测部；118：照射位置校正部；122：控制机构驱动控制部；124：光源控制部；126：显示控制部；130：存储部。

Claims (10)

1.一种脱毛装置，其利用从光源照射的光进行脱毛处理，其特征在于，
该脱毛装置具有：
光源部，其具有所述光源；
摄像部，其能够对皮肤的处理对象区域进行拍摄；
毛孔确定部，其根据由所述摄像部拍摄到的所述处理对象区域的图像数据，确定存在于该处理对象区域内的毛孔；
偏差量检测部，其检测所述脱毛装置从所述拍摄时起的位置偏差所伴随的毛孔位置的偏差量；以及
照射位置校正部，其根据由所述偏差量检测部检测出的所述偏差量，校正所述光对所述毛孔的照射位置。
2.根据权利要求1所述的脱毛装置，其特征在于，
该脱毛装置还具有移动检测部，该移动检测部能够检测所述脱毛装置相对于所述处理对象区域的相对移动量，
所述偏差量检测部构成为：由所述移动检测部检测所述脱毛装置从所述拍摄时起相对于所述处理对象区域的相对移动量，从而该偏差量检测部能够根据该相对移动量来检测所述偏差量。
3.根据权利要求2所述的脱毛装置，其特征在于，
所述移动检测部构成为：能够检测所述脱毛装置在所述处理对象区域的平面方向上的相对移动量和该脱毛装置向与该平面方向平行的方向的相对旋转量。
4.根据权利要求1至3中的任意一项所述的脱毛装置，其特征在于，
所述偏差量检测部构成为：能够根据第1图像数据和第2图像数据来检测所述偏差量，该第1图像数据是为了利用所述毛孔确定部确定毛孔而拍摄的，该第2图像数据是在对该毛孔照射光之前再次拍摄的。
5.根据权利要求4所述的脱毛装置，其特征在于，
所述偏差量检测部构成为：能够根据从所述第1图像数据提取的切取毛孔图像和所述第2图像数据来检测所述偏差量，
所述切取毛孔图像是以包含由所述毛孔确定部确定的所述毛孔和该毛孔的周围的皮肤的方式从所述第1图像数据切取出的图像。
6.根据权利要求5所述的脱毛装置，其特征在于，
所述第2图像数据具有比所述第1图像数据少的像素数，或者具有比所述切取毛孔图像大的像素尺寸。
7.根据权利要求1至6中的任意一项所述的脱毛装置，其特征在于，
所述照射位置校正部构成为：根据由所述偏差量检测部检测出的所述偏差量，执行是否进行所述光的照射位置的校正的判定。
8.根据权利要求1至7中的任意一项所述的脱毛装置，其特征在于，
所述照射位置校正部构成为：根据由所述偏差量检测部检测出的所述偏差量，执行是否通知错误的判定。
9.根据权利要求1至8中的任意一项所述的脱毛装置，其特征在于，
所述毛孔确定部利用AI图像识别来执行所述毛孔的确定。
10.一种脱毛方法，利用从光源照射的光进行脱毛处理，其特征在于，
该脱毛方法包含如下工序：
摄像工序，对皮肤的处理对象区域进行拍摄；
毛孔确定工序，根据通过所述摄像工序而拍摄到的所述处理对象区域的图像数据，确定存在于该处理对象区域内的毛孔；
偏差量检测工序，检测与毛孔位置相关的从所述拍摄时起的偏差量；以及
照射位置校正工序，根据通过所述偏差量检测工序而检测出的所述偏差量，校正所述光对所述毛孔的照射位置。
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