JP2022020974A

JP2022020974A - 脱毛装置及び脱毛方法

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Publication number: JP2022020974A
Application number: JP2020124287A
Authority: JP
Inventors: 知広村上; Tomohiro Murakami
Original assignee: Eidea Inc
Current assignee: Eidea Inc
Priority date: 2020-07-21
Filing date: 2020-07-21
Publication date: 2022-02-02
Anticipated expiration: 2040-07-21
Also published as: JP6860946B1

Abstract

【課題】より安全に脱毛処理を行うことが可能な脱毛装置及び脱毛方法を提供する。
【解決手段】光源から照射される光によって脱毛処理を行う脱毛装置１であって、光源を備える光源部２０と、皮膚の処理対象領域を撮像可能な撮像部４０と、撮像部により撮像された処理対象領域の画像データに基づき、該処理対象領域内に存在する毛穴を特定する毛穴特定部と、毛穴特定部により特定された毛穴の大きさ、毛の色及び該毛穴周辺の皮膚の色の情報に基づき、該毛穴に対する光源の照射強度を特定する照射強度特定部とを備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、脱毛装置及び脱毛方法に関する。

従来、人の皮膚に存在する体毛に対してレーザー光を照射することにより、該体毛を除去するレーザー脱毛装置が知られている。既存の商品化されているレーザー光やフラッシュランプの光を用いた全ての脱毛器は、皮膚上の面積比率でわずか１％前後しかない体毛に光を照射するために皮膚全体に強力な光を照射するものであり、非常に効率が悪く装置が大型化し、皮膚へのダメージやリスクも多い。また、毛根の厚みや毛の色とは無関係に光を照射するもので、最適とは言えないものであった。

近年、このような課題を解決するために、体毛の毛根に限定してレーザー光を照射する脱毛装置が提案されている（特許文献１等）。特許文献１のレーザー脱毛装置は、処理対象となる皮膚を撮像した画像に基づいて毛根の厚み（太さ）及び毛の色を特定し、この特定した毛根の厚み及び毛の色に基づいて、照射するレーザー光の線量を決定するよう構成されている。このような特許文献１のレーザー脱毛装置によれば、処理対象とする毛に適した線量のレーザー光を照射することが可能となるため、効率的に脱毛を行うことが可能である。

特表２００５－５００８７９号公報

しかしながら、特許文献１に記載されたレーザー脱毛装置から照射されたレーザー光は、毛だけではなく、その周辺の皮膚にも照射されため、毛根の厚み（太さ）及び毛の色に基づいて決定された線量のレーザー光が、皮膚にも適しているとは限らないという問題がある。すなわち、例えば、毛根の厚み（太さ）が厚く、毛の色が薄い場合には、レーザー光の線量は比較的高めに設定されることとなるが、このような線量の高いレーザー光を色が濃い皮膚（黒に近い色の皮膚）に照射すると、レーザー光が過度に皮膚に吸収され、火傷をするおそれがある。

そこで、本発明は、より安全に脱毛処理を行うことが可能な脱毛装置及び脱毛方法を提供することを目的とする。

このような目的を達成するために、本発明に係る脱毛装置は、光源から照射される光によって脱毛処理を行う脱毛装置であって、前記光源を備える光源部と、皮膚の処理対象領域を撮像可能な撮像部と、前記撮像部により撮像された前記処理対象領域の画像データに基づき、該処理対象領域内に存在する毛穴を特定する毛穴特定部と、前記毛穴特定部により特定された毛穴の大きさ、毛の色及び該毛穴周辺の皮膚の色の情報に基づき、該毛穴に対する前記光源の照射強度を特定する照射強度特定部とを備えることを特徴とする。

本発明に係る脱毛装置は、前記毛穴特定部により特定された毛穴ごとに、該毛穴及び該毛穴周辺の皮膚を含む画像を前記画像データから切り出す毛穴画像形成部と、前記毛穴画像形成部により切り出された毛穴画像を、毛穴の大きさ、毛の色及び該毛穴周辺の皮膚の色が異なる複数の標準モデル画像のうちのいずれかに分類する毛穴画像分類部とを更に備え、前記照射強度特定部は、前記毛穴画像分類部により分類された標準モデル画像に対して予め設定された前記光源の照射強度を、前記毛穴画像の毛穴に対する前記光源の照射強度として特定するよう構成されても良い。

本発明に係る脱毛装置において、前記標準モデル画像は、１本または複数の毛穴及び該毛穴周辺の皮膚を含む画像であっても良い。

本発明に係る脱毛装置は、前記毛穴画像分類部による分類において、該当する標準モデル画像が存在しない場合には、前記毛穴画像の毛穴に対する前記光源の照射を実行しないよう構成されても良い。

本発明に係る脱毛装置において、前記毛穴画像分類部は、ＤｅｅｐＬｅａｒｎｉｎｇなどに代表されるＡＩ画像認識により前記分類を実行しても良く、前記毛穴特定部は、ＤｅｅｐＬｅａｒｎｉｎｇなどに代表されるＡＩ画像認識により前記毛穴の特定を実行しても良い。

本発明に係る脱毛装置において、前記光源部は、波長の異なる複数の光源を備えており、前記毛穴特定部により特定された毛穴の大きさ、毛の色及び該毛穴周辺の皮膚の色の情報に基づき、該毛穴に対して照射される光の波長を変更可能に構成されても良い。

また、本発明に係る脱毛方法は、光源から照射される光によって脱毛処理を行う脱毛方法であって、皮膚の処理対象領域を撮像する撮像工程と、前記撮像工程により撮像された前記処理対象領域の画像データに基づき、該処理対象領域内に存在する毛穴を特定する毛穴特定工程と、前記毛穴特定工程により特定された毛穴の大きさ、毛の色及び該毛穴周辺の皮膚の色の情報に基づき、該毛穴に対する前記光源の照射強度を特定する照射強度特定工程とを含むことを特徴とする。

本発明に係る脱毛方法は、前記毛穴特定工程により特定された毛穴ごとに、該毛穴及び該毛穴周辺の皮膚を含む画像を前記画像データから切り出す毛穴画像形成工程と、前記毛穴画像形成工程により切り出された毛穴画像を、毛穴の大きさ、毛の色及び該毛穴周辺の皮膚の色が異なる複数の標準モデル画像のうちのいずれかに分類する毛穴画像分類工程とを更に含み、前記照射強度特定工程は、前記毛穴画像分類工程により分類された標準モデル画像に対して予め設定された前記光源の照射強度を、前記毛穴画像の毛穴に対する前記光源の照射強度として特定しても良い。

本発明に係る脱毛方法において、前記標準モデル画像は、１本または複数の毛穴及び該毛穴周辺の皮膚を含む画像であっても良い。

本発明に係る脱毛方法は、前記毛穴画像分類工程による分類において、該当する標準モデル画像が存在しない場合には、前記毛穴画像の毛穴に対する前記光源の照射を実行しないとしても良い。

本発明に係る脱毛方法において、前記毛穴画像分類工程は、ＤｅｅｐＬｅａｒｎｉｎｇなどに代表されるＡＩ画像認識により前記分類を実行しても良く、前記毛穴特定工程は、ＤｅｅｐＬｅａｒｎｉｎｇなどに代表されるＡＩ画像認識により前記毛穴の特定を実行しても良い。

本発明に係る脱毛方法は、前記毛穴特定工程により特定された毛穴の大きさ、毛の色及び該毛穴周辺の皮膚の色の情報に基づき、該毛穴に対する前記光源の波長を特定する波長特定工程を更に含んでいても良い。

本発明によれば、より安全に脱毛処理を行うことが可能な脱毛装置及び脱毛方法を提供することができる。

本発明の一実施形態に係る脱毛装置の構成を概略的に示す図である。光源部の構成を概略的に示す図である。照射位置制御機構の構成を概略的に示す図である。制御部の構成を概略的に示す図である。図５（ａ）は、撮像部により撮像した元画像を示す図であり、図５（ｂ）は、毛穴特定部により毛穴を特定した状態を示す図である。毛穴画像形成部及び毛穴画像分類部による処理を模式的に示す図である。本発明の一実施形態に係る脱毛方法の流れを概略的に示すフローチャートである。毛穴特定工程から照射工程までの流れを概略的に示すフローチャートである。本実施形態に係る脱毛方法の処理シーケンスを概略的に示す図である。図９中のＡ部分を拡大して示す図である。図１１（ａ）は、光源部の第１変形例（単波長構成）を概略的に示す図であり、図１１（ｂ）は、光源部の第２変形例（２波長構成）を概略的に示す図である。図１２（ａ）は、光源部及び撮像部の配置に関する第１変形例を概略的に示す図であり、図１２（ｂ）は、同配置に関する第２変形例を概略的に示す図であり、図１２（ｃ）は、同配置に関する第３変形例を概略的に示す図である。学習装置を備える変形例の構成を概略的に示す図である。

以下、本発明を実施するための好適な実施形態について、図面を用いて説明する。なお、以下の実施形態は、各請求項に係る発明を限定するものではなく、また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。また、図面は、本発明を示すために適宜強調や省略、比率の調整を行った模式的な図となっており、実際の形状や位置関係、比率とは異なる場合がある。

本実施形態に係る脱毛装置１は、人の皮膚に存在する体毛に対して光源２２ａ～２２ｃ
（図２参照）からの光を照射することによって、該体毛を永久的又は長期的に除去（脱毛処理）する脱毛装置である。

具体的には、脱毛装置１は、図１に示すように、使用者が把持可能なハウジング１０と、該ハウジング１０内に収納された光源部２０、照射位置制御機構（例えば旋回ミラーを備えたガルバノスキャナを２軸ＸＹ方向に配置し、ＸＹ方向に光ビームの照射位置を制御できる制御機構）３０及び撮像部４０と、撮像部４０により撮像された画像データに基づき、光源部２０及び照射位置制御機構３０を制御する制御部１００（図４参照）とを備えている。なお、制御部１００は、ハウジング１０内に設けられても良いし、ハウジング１０と有線又は無線によりデータ通信可能に接続された別端末内に設けられても良い。

［ハウジングの構成］
ハウジング１０は、図１に示すように、使用者が把持可能な把持部１１と、該把持部１１の先端側に連続して配されたヘッド部１２とを備えている。本実施形態に係る脱毛装置１では、把持部１１内に光源部２０及び照射位置制御機構３０が配置されており、ヘッド部１２内に撮像部４０が配置されているが、これに限定されるものではない。また、ハウジング１０の構成及び形状は、図示の例に限定されず、任意に変更可能である。

把持部１１は、使用者が把持可能な径及び長手方向の長さを有する筒状等の任意の形状に形成されており、ヘッド部１２の肌対向面を処理対象となる皮膚と対向させることに適した外形形状に設計されている。これにより、ハウジング１０は、把持部１１を把持した状態において、処理対象となる皮膚上に脱毛装置１を位置決めさせることが容易になると共に、処理済み領域から未処理領域に向けて脱毛装置１を移動させることが容易となる。また、把持部１１には、光源部２０による照射のＯＮ／ＯＦＦを切り替えるための照射ボタン１８（図４参照）が設けられている。

ヘッド部１２は、脱毛処理時において処理対象となる皮膚と対向する肌対向面（本実施形態では下面）に開口１３を有すると共に、該開口１３を覆うようにカバー部材１４が設けられている。開口１３は、一回のショット（ワンショット）で処理される皮膚の処理対象領域以上の大きさを有している。カバー部材１４は、ハウジング１０内への埃等の進入を防ぐことが可能な防塵性と、光源部２０による照射処理及び撮像部４０による撮像処理を阻害しない程度の透光性とを有している。カバー部材１４としては、例えば透明なガラス板等を用いることが可能であるが、これに限定されるものではない。

また、ヘッド部１２の内部には、照射位置制御機構３０によって偏向された光源部２０からのビーム光を開口１３の外に向けて更に反射させるダイクロイックミラー１７が設けられている。ダイクロイックミラー１７は、開口１３に対して約４５度の角度で傾斜して設けられると共に、波長の長い赤外線の光である照射光を効率よく反射する反射面となっており、該反射面によって、照射位置制御機構３０によって偏向された光源部２０からのビーム光を開口１３の外（皮膚の処理対象領域）に向けて効率的に反射させるよう構成されている。一方、ダイクロイックミラー１７は、照射光に対し、波長の短い可視光は高い透過率で透過できるようになっており、該透過面側に、撮像部４０が配置されている。これにより、撮像部４０は、ダイクロイックミラー１７を介して、少ない損失で開口１３の外（皮膚の処理対象領域）を撮像することが可能となっている。

さらに、ヘッド部１２の内部には、開口１３に向けて照明光を照射可能な照明手段（図示せず）が設けられている。照明手段は、撮像部４０による撮像時に点灯し、開口１３を介して皮膚の処理対象領域を照らすよう構成されている。このような照明手段としては、汎用のＬＥＤ等の種々の任意の光源を用いることが可能である。

また、ヘッド部１２は、肌対向面に、処理対象となる皮膚に対する脱毛装置１の移動量を検出するための移動検出センサ１５が設けられている。移動検出センサ１５は、使用者が把持部１１を把持した状態において、使用者の手によって隠れない位置、例えば開口１３の近傍に設けられている。このような移動検出センサ１５が設けられることにより、例えば、処理時間中の振動（微小移動）をリアルタイムに監視することが可能となり、これにより、ずれが一定量以上の場合にはアラーム音と表示で再照射を促す等の警告処理を行うことが可能となる。移動検出センサ１５としては、例えば、光学式のマウスセンサや加速度センサ、ジャイロセンサー等を用いることが可能であるが、これに限定されるものではない。

さらに、ヘッド部１２は、脱毛処理時において使用者側に向く面（本実施形態では上面）に、表示パネル１６が設けられている。表示パネル１６は、例えば、処理済み領域から未処理領域に向けて脱毛装置１を移動させる際に、撮像部４０により撮像したリアルタイムな映像（ライブ画像）を表示させることが可能に構成されている。このように、表示パネル１６にライブ画像を表示させることにより、未処理領域に対する脱毛装置１の移動を支援することが可能となる。表示パネル１６としては、例えば液晶パネル等を用いることが可能であるが、これに限定されるものではない。

［光源部の構成］
光源部２０は、図２に示すように、互いに異なる波長を有する複数の光源（本実施形態では第１光源２２ａ、第２光源２２ｂ及び第３光源２２ｃ）と、これら複数の光源２２ａ～２２ｃから照射された光を適宜合流させるための合波手段２４とを備えている。なお、光源部２０は、図１に示す例においてはハウジング１０の把持部１１内に配置されているが、これに限定されず、照射位置制御機構３０等を介してハウジング１０の開口１３から光を照射可能であれば、ハウジング１０内の任意の位置に配置することが可能である。

第１光源２２ａ～第３光源２２ｃは、毛根に対し十分にダメージを与え、毛を永久的又は長期的に除去（脱毛処理）することが可能な照射強度（エネルギー密度）を持つビーム状の高輝度光源である。第１光源２２ａは、毛に多く含まれるメラニン色素に対して吸収されやすい比較的短い波長、例えば約７５５ｎｍのビーム光を照射可能に構成されている。一方、第３光源２２ｃは、メラニン色素に対する吸収が比較的少なく、皮膚に優しい比較的長い波長、例えば約１０６４ｎｍのビーム光を照射可能に構成されている。また、第２光源２２ｂは、第１光源２２ａと第３光源２２ｃとの間の波長、例えば約８１０ｎｍのビーム光を照射可能に構成されている。

このような第１光源２２ａ～第３光源２２ｃとしては、例えば、レーザー、半導体レーザー、半導体励起固体レーザー、固体レーザー及び超高輝度ＬＥＤ等の種々の公知の光源を任意に採用することが可能である。これら第１光源２２ａ～第３光源２２ｃから照射されるビーム光は、照射面において、１本の毛根に対して必要かつ十分に大きい直径を有することが好ましい。すなわち、第１光源２２ａ～第３光源２２ｃから出射されるビーム光のビーム径は、画像認識精度やスキャナーの位置決め精度（位置ずれ）等を加味し、毛根又は毛穴の直径よりも大きく設定されることが好ましい。

合波手段２４は、複数の波長の光を合波する手段であり、本実施形態においては、第１光源２２ａのビーム光を反射させ、第２光源２２ｂ及び第３光源２２ｃの各ビーム光を透過させることが可能な第１波長選択ミラー２４ａと、第２光源２２ｂのビーム光を反射させ、第３光源２２ｃのビーム光を透過させることが可能な第２波長選択ミラー２４ｂとを備えている。すなわち、第１波長選択ミラー２４ａは、第１光源２２ａのビーム光と、第２光源２２ｂ及び第３光源２２ｃの各ビーム光を合波させるように構成されている。また、第２波長選択ミラー２４ｂは、第２光源２２ｂのビーム光と、第３光源２２ｃのビーム光を合波させるように構成されている。なお、合波手段２４は、上述した波長選択ミラー（ダイクロイックミラー）による合波の他に、波長選択プリズム（ダイクロイックプリズム）による合波、偏光ビームスプリッタ（ＰＢＳ）による合波（偏波合成）、偏光板による合波（偏波合成）等の種々の公知の手段を採用することが可能である。

本実施形態に係る光源部２０は、第１光源２２ａ～第３光源２２ｃの照射強度（パワー、線量）をそれぞれ調整することが可能に構成されており、これにより、光源部２０から出射される光（第１光源２２ａ～第３光源２２ｃからの単光又は複合光）の照射強度を所定の範囲内、例えば１～１００Ｊ／ｃｍ^２の範囲内で調整可能に構成されている。これにより、光源部２０は、処理対象となる個々の毛の毛穴の大きさ、毛の色及び該毛穴周辺の皮膚の色に応じた最適な照射強度を選択して、個々の毛に対してビーム光を照射することが可能に構成されている。なお、第１光源２２ａ～第３光源２２ｃの照射強度の制御手法としては、パワー出力自体の制御やパルス幅の制御等の種々の公知の方法を採用することが可能である。また、本明細書において「毛穴の大きさ」という場合には、毛穴自体の大きさ（厚さ）を指す場合と、毛の太さを指す場合と、これら毛穴及び毛を総合した大きさを指す場合とのいずれも含まれることとする。

また、本実施形態に係る光源部２０は、これら複数の光源２２ａ～２２ｃと合波手段２４とを備えることにより、複数の波長の光源を任意の強度で合波した状態での照射も可能である。これにより、光源部２０は、処理対象となる個々の毛の毛穴の大きさ、毛の色及び該毛穴周辺の皮膚の色の情報に応じて、照射強度だけでなく、最適な波長の組み合わせをも選択して、個々の毛に対してビーム光を照射することが可能に構成されている。

［照射位置制御機構の構成］
照射位置制御機構３０は、光源部２０から照射されたビーム光を皮膚の処理対象領域（施術範囲となるＸ－Ｙ平面）上の任意の位置（Ｘ，Ｙ）に位置決めするためのビーム光偏向手段（走査手段）である。具体的には、照射位置制御機構３０は、図１及び図３に示すように、光源部２０から照射されたビーム光を皮膚の処理対象領域上においてＸ方向（第一の方向）に移動させるためのＸ方向偏向部３４と、該ビーム光を皮膚の処理対象領域上においてＹ方向（第一の方向と直交する第二の方向）に移動させるためのＹ方向偏向部３２とを備えている。

Ｙ方向偏向部３２及びＸ方向偏向部３４は、図１及び図３に示すように、ビーム光を反射可能な反射鏡３２ａ，３４ａと、該反射鏡３２ａ，３４ａの傾斜角度を変更させる駆動部３２ｂ，３４ｂとを備えている。Ｙ方向偏向部３２は、光源部２０から照射されたビーム光をＸ方向偏向部３４に向けて反射させるよう配置されており、Ｘ方向偏向部３４は、Ｙ方向偏向部３２により反射されたビーム光をダイクロイックミラー１７に向けて更に反射させるよう配置されている。また、これらＹ方向偏向部３２及びＸ方向偏向部３４は、Ｙ方向偏向部３２の反射鏡３２ａの回転軸と、Ｘ方向偏向部３４の反射鏡３４ａの回転軸とが互いに直交する関係となるよう配置されている。このような構成により、照射位置制御機構３０は、これらＸ方向偏向部３４及びＹ方向偏向部３２の反射鏡３２ａ，３４ａの傾斜角度をそれぞれ制御することによって、光源部２０から照射されたビーム光を皮膚の処理対象領域（施術範囲となるＸ－Ｙ平面）上の任意の位置（Ｘ，Ｙ）に位置決め可能に構成されている。

Ｘ方向偏向部３４及びＹ方向偏向部３２としては、例えば、ガルバノスキャナ（電磁的な方法）、サーボモータ（電磁的な方法）、ＭＥＭＳミラー（電磁力又は静電力）、その他電磁力又は静電力でミラーを傾斜させる偏向器等を任意に用いることが可能であり、また、ＡＯ（Ａｃｏｕｓｔｏ－Ｏｐｔｉｃｓ）偏向器（音響光学的手段）等の種々の公知の構成を採用することも可能である。

［撮像部の構成］
撮像部４０は、図１に示すように、ダイクロイックミラー１７の透過面側に配置されており、ダイクロイックミラー１７及び開口１３を介して、皮膚の処理対象領域を撮像可能に構成されている。撮像部４０は、４Ｋ解像度を有する４Ｋカメラであることが好ましいが、これに限定されず、視野内の毛穴を十分な解像度で撮像できる画素数を有するものであれば良い。撮像部４０としては、例えば、ＣＭＯＳセンサ、ＣＣＤセンサ、アレイセンサ及び撮像管等の種々の公知の撮像手段を任意に採用することが可能である。

［制御部の構成］
制御部１００は、図４に示すように、撮像部４０、移動検出センサ１５及び照射ボタン１８等の機器と接続するための外部インタフェース１０２，１０４，１０６と、脱毛装置１を動作させるための演算処理等を行う主制御部１１０と、照射位置制御機構３０を制御する制御機構駆動制御部１２２と、光源部２０を制御する光源制御部１２４と、表示パネル１６を制御する表示制御部１２６と、脱毛処理に必要な各種データ及び情報を記憶する記憶部１３０とを備えている。また、制御部１００は、外部ネットワークと通信できる通信処理部（図示せず）を更に備えている。

外部インタフェース１０２は、撮像部４０と接続するためのインタフェースであり、外部インタフェース１０４は、移動検出センサ１５と接続するためのインタフェースであり、外部インタフェース１０６は、照射ボタン１８と接続するためのインタフェースである。なお、脱毛装置１に設けられる外部インタフェースは、これらのインタフェースに限定されず、接続する機器に応じて任意に設けることが可能である。また、これら外部インタフェース１０２，１０４，１０６は、接続される機器に応じた公知のインタフェースを用いることが可能であるため、その詳細な説明を省略する。

記憶部１３０は、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ等で構成されるメモリであり、主制御部１１０を動作させるための命令を含むプログラムや、学習済みの学習器（後述する毛穴特定部１１２、毛穴画像分類部１１６）の設定を行うための学習結果データ等を記憶している。なお、記憶部１３０は、主制御部１１０に含まれる後述するＲＡＭ及びＲＯＭにより構成されても良い。

主制御部１１０は、ハードウェアプロセッサであるＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ等を含み、記憶部１３０に記憶されたプログラムをＲＡＭに展開し、これをＣＰＵにより解釈及び実行することにより、後述する毛穴特定部１１２、毛穴画像形成部１１４、毛穴画像分類部１１６、照射強度特定部１１８及び照射波長特定部１２０の各機能を実現するよう構成されている。なお、ＣＰＵは、ＤＬ（ＤｅｅｐＬｅａｒｎｉｎｇ）を実行できる高性能のプロセッサ（高速ＣＰＵ）であることが好ましい。また、主制御部１１０は、複数のハードウェアプロセッサを含んでいても良く、ハードウェアプロセッサは、ＧＰＵ（ＣＰＵ内蔵ＧＰＵを含む）、ＦＰＧＡ等で構成されても良い。

毛穴特定部１１２は、撮像部４０により撮像された処理対象領域の画像データに基づき、該処理対象領域内に存在する毛穴を特定するよう構成されている。具体的には、毛穴特定部１１２は、図５（ａ）に示すように、撮像部４０により撮像された処理対象領域ＴＡの画像データＩを外部インタフェース１０２を介して取得し、該画像データＩに対して必要に応じて前処理を施した上で、図５（ｂ）に示すように、処理対象領域ＴＡの中に存在する毛穴の候補（毛穴候補Ｐ）を画像解析によって該画像データＩから抽出するよう構成されている。前処理としては、例えば、４Ｋ画像に対し最小値フィルタをかけて毛穴を強調する処理や、以後の処理の負担を軽減するために不要な情報を間引いて２Ｋ画像とする処理等が含まれるが、これに限定されるものではない。なお、以下、「画像データＩ」という場合（「画像データ」に符号「Ｉ」を付す場合）には、撮像部４０により撮像されたオリジナルの画像データだけでなく、毛穴特定部１１２において前処理された処理済みの画像データも含むものとする。

ここで、毛穴特定部１１２による毛穴候補Ｐの抽出は、ＤＬ（ＤｅｅｐＬｅａｒｎｉｎｇ）等のＡＩを駆使した画像処理（ＡＩ画像認識）により実行されることが好ましい。具体的には、元の画像データは４Ｋ×２Ｋ画素など巨大な画像であり、そのままではＤＬ処理に適さないため、画像を２５６×２５６画素などの小領域（セル）に分割して推論を行う。毛穴特定部１１２は、少領域内の毛穴のＸＹ座標の推論値と毛穴である確信度の推論値などからなる目的関数を最小化するように学習を行った学習済みの学習器（ニュートラルネットワーク）を備え、該学習器に、撮像部４０により撮像された処理対象領域ＴＡの画像データＩを分割した少領域（セル）の画像を逐次入力し、少領域の画像に含まれる毛穴との確信度の高い毛穴候補の確信度や座標を該学習器から取得することにより、毛穴候補Ｐを抽出するよう構成されても良い。この方法は、従来技術である二値化による画像処理が一切含まれていないため撮像した画像の輝度や毛穴の向きなどにより検出精度の影響を受けにくく、様々な異なる形状や大きさの毛穴も精度良く検出が可能になる。このようにＡＩ画像認識によって毛穴候補Ｐを抽出することにより、一般の画像処理では計測どころか検出さえ困難なコントラストが低く小さい毛穴（産毛等）も認識することが可能となる。

本実施形態において、学習済みの学習器としては、ＩｍａｇｅＮｅｔ等で学習させた畳込みニューラルネットワーク（例えばＲｅｓＮｅｔ－５０等）をファインチューニング（Ｆｉｎｅ－ｔｕｎｉｎｇ）したものが例示されるが、これに限定されるものではない。また、上述した目的関数（少領域内の毛穴のＸＹ座標の推論値と毛穴である確信度の推論値などからなる目的関数）としては、例えば下記目的関数が例示される。下記目的関数において、右辺第１項は、毛穴位置（毛穴のＸＹ座標）に関するものであり、ＭＳＥ（ｍｅａｎｓｑｕａｒｅｅｒｒｏｒ）で求める関数である。右辺第２項は、ある領域内に毛穴が存在するか否かの判定に関するものであり、バイナリクロスエントロピー（ｂｉｎａｒｙｃｒｏｓｓｅｎｔｒｏｐｙ）で求める関数である。右辺第３項は、過学習を防ぐための正則化項である。

上記目的関数（右辺第１項）において、λ_coordは、右辺第１項の右辺第２項に対する重みであり、本実施形態では例えば１．０に固定することができる。また、上記目的関数（右辺第１項及び右辺第２項）において、ｓ^２は、全てのセルを意味し、Ｂは、セル内の全ての小領域を意味している。さらに、

は、オブジェクトがあるときに１、他は０となる指示関数（ｉｎｄｉｃａｔｏｒ関数）であり、ｘ_ijは、iセルj領域におけるオブジェクトの位置のＸ座標推論値であり、

は、上記のターゲットである。また、ｙ_ijは、iセルj領域におけるオブジェクトの位置のＹ座標推論値であり、

は、上記のターゲットである。

また、上記目的関数（右辺第２項）において、ｃ_ijは、iセルj領域におけるオブジェクトの存在の確信度推論値であり、

は、上記のターゲットである。さらに、λ_noconfは、オブジェクトがない場合のある場合に対する重みであり、本実施形態では毛穴ではない領域の方が多いため、例えば０．０５に設定することができる。

さらに、上記目的関数（右辺第３項）において、λ_L2は、Ｌ２ノルムの重みであり、本実施形態では例えば０．００１に設定することができる。また、ｗは、全てのカーネルのパラメータである。

なお、毛穴特定部１１２は、十分なコントラストがある太く黒い毛穴などに対しては、ＡＩ画像認識により毛穴候補Ｐを抽出する構成に代えて、撮像部４０により撮像された処理対象領域ＴＡの画像データＩに対する二値化処理や閾値判定等により毛穴候補Ｐを抽出する方法等も任意に採用することが可能である。

毛穴画像形成部１１４は、毛穴特定部１１２により特定された毛穴（毛穴候補Ｐ）ごとに、該毛穴及び該毛穴周辺の皮膚を含む画像（毛穴画像ＣＩ）を画像データＩから切り出すよう構成されている。各毛穴画像ＣＩは、図６に示すように、毛穴候補Ｐが略中心に位置し、該毛穴候補Ｐの周囲に皮膚が存在するよう形成されている。

毛穴画像分類部１１６は、毛穴画像形成部１１４により切り出された毛穴画像ＣＩを、毛穴の大きさ、毛の色及び該毛穴周辺の皮膚の色が異なる複数の標準モデル画像ＭＩのうちの最も確信度の高いいずれかに分類するよう構成されている。

ここで、標準モデル画像ＭＩは、図６に示すように、毛穴画像ＣＩと同様に、１本または複数の毛穴及び該毛穴周辺の皮膚を含む画像である。標準モデル画像ＭＩは、毛穴の大きさ、毛の色及び該毛穴周辺の皮膚の色が異なる複数のものが予め用意され、記憶部１３０等に記憶されている。各標準モデル画像ＭＩにおける毛穴の大きさは、人手によるアノテーションや処理に時間がかかるが精度が期待できる統計的な手法に基づいた画像処理にて事前に計測した値が登録されており、各標準モデル画像ＭＩにおける毛の色及び該毛穴周辺の皮膚の色は、事前に設定したカラーチャート等に沿って登録されている。

また、各標準モデル画像ＭＩには、それぞれ、該標準モデル画像ＭＩの毛穴の大きさ、毛の色及び該毛穴周辺の皮膚の色を有する施術対象にとって、脱毛効率及び安全性（火傷リスク）等の観点から最も適したビーム光の照射強度及び波長が紐づけて登録されている。なお、照射強度は、毛穴が太く、毛の色が薄く、皮膚の色が薄いほど大きい値が設定される傾向にあり、波長は、毛穴が太く、毛の色が薄く、皮膚の色が薄いほど短い波長が設定される傾向にある。

また、毛穴特定部１１２にて目的関数に毛穴の大きさや毛の色、周辺の皮膚の色などの推論値を加えることで、一旦毛穴だけの認識を行い、毛穴画像形成部１１４にて毛穴画像ＣＩを画像データＩから切り出すことを行わず、画像データＩを分割した少領域（セル）の画像からモデル画像ＭＩに類似した画像の分類や位置を推論し、直接毛穴の位置、毛穴の大きさ、毛の色、周辺の皮膚の色を取得しても良い。

一方、毛穴画像分類部１１６は、毛穴画像ＣＩが標準モデル画像ＭＩのいずれに対しても確信度が著しく低く該当しないと判定した場合（該当する標準モデル画像ＭＩが存在しない場合）には、該毛穴画像ＣＩの毛穴候補Ｐは毛穴ではないと判定（エラー判定）するよう構成されている。すなわち、毛穴画像分類部１１６は、該当する標準モデル画像ＭＩが存在する場合には、該毛穴画像ＣＩの毛穴候補Ｐは毛穴であると確定し、ビーム光の照射対象とする一方で、該当する標準モデル画像ＭＩが存在しない場合には、該毛穴画像ＣＩの毛穴候補Ｐは毛穴ではないと確定し、ビーム光の照射対象から除外するよう構成されている。これにより、本実施形態に係る脱毛装置１は、ホクロ、シミ、眼等の毛穴以外の部位に対するビーム光の照射を防ぐことができ、より一層安全性を高めることができる。

ここで、毛穴画像分類部１１６による分類は、ＤＬ（ＤｅｅｐＬｅａｒｎｉｎｇ）等のＡＩを駆使した画像処理（ＡＩ画像認識）により実行されることが好ましい。具体的には、毛穴画像分類部１１６は、毛の太さ（毛穴の大きさ）を示す推論値、毛の色を示す推論値、肌の色を示す推論値などからなる目的関数を最小化するように学習を行った学習済みの学習器（ニュートラルネットワーク）を備え、該学習器に、毛穴画像形成部１１４により切り出された毛穴画像ＣＩを入力し、該毛穴画像ＣＩに含まれる毛穴候補Ｐと最も確信度の高い（スコアの高い）標準モデル画像ＭＩの情報を該学習器から取得することにより、該毛穴画像ＣＩを複数の標準モデル画像ＭＩのうち総合的に最も類似したいずれかに分類するよう構成されても良い。

この場合において、学習器は、全ての標準モデル画像ＭＩが所定の確信度を大きく下回る場合には、予め用意した標準モデル画像ＭＩの中には毛穴画像ＣＩと近似するものがない（分類不能）と判定する処理を実行しても良い。

なお、毛穴画像分類部１１６は、ＡＩ画像認識により毛穴画像ＣＩを分類する構成に代えて、毛穴画像ＣＩに含まれる毛穴候補Ｐの毛穴の大きさ、毛の色及び該毛穴周辺の皮膚の色の各特徴量を数値化し、これを予めデータベースに登録した標準モデルの各特徴量と突合させることで、最も近似する標準モデルに分類する方法等も任意に採用することが可能である。

照射強度特定部１１８は、毛穴特定部１１２により特定された毛穴の大きさ、毛の色及び該毛穴周辺の皮膚の色の情報に基づき、該毛穴に対する光源部２０からのビーム光の照射強度を特定するよう構成されている。具体的には、照射強度特定部１１８は、毛穴画像分類部１１６により分類された標準モデル画像ＭＩに対して予め設定されたビーム光の照射強度を、毛穴画像ＣＩの毛穴（毛穴候補Ｐ）に対するビーム光の照射強度として特定するよう構成されている。

照射波長特定部１２０は、毛穴特定部１１２により特定された毛穴の大きさ、毛の色及び該毛穴周辺の皮膚の色の情報に基づき、該毛穴に対する光源部２０からのビーム光の波長を特定するよう構成されている。具体的には、照射波長特定部１２０は、毛穴画像分類部１１６により分類された標準モデル画像ＭＩに対して予め設定されたビーム光の波長を、毛穴画像ＣＩの毛穴（毛穴候補Ｐ）に対するビーム光の波長として特定するよう構成されている。

制御機構駆動制御部１２２は、主制御部１１０の毛穴特定部１１２により特定された毛穴１つ１つに光源部２０からのビーム光が順次照射されるよう、照射位置制御機構３０を制御するよう構成されている。具体的には、制御機構駆動制御部１２２は、主制御部１１０の毛穴特定部１１２により特定された各毛穴の座標位置（Ｘ，Ｙ）に順次ビーム光が照射されるように、Ｙ方向偏向部３２の反射鏡３２ａとＸ方向偏向部３４の反射鏡３４ａの傾斜角度を順次制御するよう構成されている。本実施形態に係る脱毛装置１は、このように、毛穴特定部１１２におけるＡＩ画像認識により高精度に個々の毛穴の位置を特定し、個々の毛穴に向けてピンポイントにビーム光が照射されるよう照射位置制御機構３０を制御するため、毛穴のみにビーム光を照射し、効率性及び安全性を向上させることができる。

光源制御部１２４は、主制御部１１０の照射強度特定部１１８により特定された照射強度と、主制御部１１０の照射波長特定部１２０により特定された波長とを有するビーム光が光源部２０から照射されるよう、毛穴毎に、光源部２０を制御するよう構成されている。具体的には、光源制御部１２４は、これら照射強度及び波長を有するビーム光となるよう、毛穴毎に、発光させる光源（第１光源２２ａ～第３光源２２ｃ）の選択制御及び該発光させる光源の出力制御を実行するよう構成されている。なお、光源制御部１２４は、開口１３に向けて照明光を照射可能な照明手段（図示せず）の制御も実行可能としても良い。

表示制御部１２６は、撮像部４０により撮像したリアルタイムな映像（ライブ画像）を表示パネル１６上に転送して表示させる処理を実行可能に構成されている。このような表示制御部１２６としては、種々の公知の制御手法を採用することが可能であるため、その詳細な説明を省略する。

［脱毛方法］
次に、本実施形態に係る脱毛装置１を用いた脱毛方法について、図７～図１０を用いて説明する。図７は、本実施形態に係る脱毛方法の全体の流れを概略的に示すフローチャートであり、図８は、毛穴特定部１１２により特定した１つの毛穴に対する処理（毛穴特定工程から照射工程まで）の流れを概略的に示すフローチャートである。また、図９は、本実施形態に係る脱毛方法の全体の処理シーケンスを概略的に示す図であり、図１０は、図９中のＡ部分を拡大して示す図である。なお、以下で説明する脱毛方法は、脱毛装置１の記憶部１３０に格納されたプログラム及び学習結果データ等によって実行処理される。

本実施形態に係る脱毛方法は、概略的には、光源から照射される光によって脱毛処理を行う脱毛方法であって、皮膚の処理対象領域を撮像する撮像工程（Ｓ４）と、撮像工程により撮像された処理対象領域の画像データに基づき、該処理対象領域内に存在する毛穴を特定する毛穴特定工程（Ｓ５－１～Ｓ５－ｎ）と、毛穴特定工程により特定された毛穴ごとに、該毛穴及び該毛穴周辺の皮膚を含む画像を画像データから切り出す毛穴画像形成工程（Ｓ６）と、毛穴画像形成工程により切り出された毛穴画像を、毛穴の大きさ、毛の色及び該毛穴周辺の皮膚の色が異なる複数の標準モデル画像のうちのいずれかに分類する毛穴画像分類工程（Ｓ７）と、毛穴画像分類工程により分類された標準モデル画像に対して予め設定された光源の照射強度及び波長を、毛穴画像の毛穴に対する光源の照射強度及び波長として特定する照射強度特定工程及び波長特定工程（Ｓ９）とを含んでいる。
以下、このような各工程を含む脱毛方法の詳細について、説明する。

本実施形態に係る脱毛方法を開始するにあたり、まず、脱毛装置１の主電源をＯＮし、脱毛装置１を起動させる。脱毛装置１を起動させると、撮像部４０により撮像したリアルタイムな映像（ライブ画像）が表示パネル１６に表示される。これにより、開口１３を皮膚に押し付けた状態（人によるショット移動中）においても、表示パネル１６のライブ画像により処理対象領域を視認することができる。なお、脱毛装置１は、被施術者が自ら操作しても良いし、被施術者とは異なる者（医療従事者等）が操作しても良い。以下、脱毛装置１を操作する者を「使用者」という。

脱毛装置１を起動させた状態において、使用者は、図７及び図９に示すように、ハウジング１０の開口１３が処理対象領域に位置するよう脱毛装置１を位置決めし（Ｓ１）、位置決め完了後に、照射ボタン１８のＯＮ操作を行う（Ｓ２）。照射ボタン１８のＯＮ操作が行われると、表示パネル１６がＯＦＦされると共に（Ｓ３）、撮像部４０によって皮膚の処理対象領域が撮像される（Ｓ４：撮像工程）。そして、撮像部４０によって撮像された画像データが制御部１００の主制御部１１０に送信され、該主制御部１１０における上述した毛穴特定部１１２の機能によって、該画像データに対して必要に応じて前処理を施した上で、該処理対象領域内に存在する毛穴（毛穴候補Ｐ）を順次特定する（Ｓ－５～Ｓ５－ｎ：毛穴特定工程）。

また、毛穴の特定と並行して、特定された毛穴に対して順次、照射強度及び波長の特定やビーム光の照射処理が行われる。すなわち、主制御部１１０は、上述した毛穴特定部１１２の機能によって１つ目の毛穴候補Ｐを特定すると、図８及び図１０に示すように、２つ目の毛穴候補Ｐの特定処理とは独立して（並行して）、該１つ目の毛穴候補Ｐに対して照射強度及び波長の特定処理やビーム光の照射処理等を実行する。また、主制御部１１０は、２つ目の毛穴候補Ｐを特定すると、１つ目の毛穴候補Ｐに対する照射強度及び波長の特定処理やビーム光の照射処理等、並びに、３つ目の毛穴候補Ｐの特定処理とは独立して（並行して）、該２つ目の毛穴候補Ｐに対して照射強度及び波長の特定処理やビーム光の照射処理等を実行する。主制御部１１０は、このような並行処理を最後（ｎ個目）の毛穴候補Ｐに至るまで実行する。このように、毛穴の認識とビーム光の照射とを並行して行うシーケンスにより、１サイクルの時間を長期化させることなく、認識処理の時間を確保することが可能となる。

ここで、各毛穴候補Ｐに対する照射強度及び波長の特定やビーム光の照射処理等は、次のとおり実行される。すなわち、主制御部１１０は、図８に示すように、まず、上述した毛穴画像形成部１１４の機能によって、特定された毛穴候補Ｐの毛穴及び該毛穴周辺の皮膚を含む毛穴画像ＣＩを画像データＩから切り出すと共に（Ｓ６：毛穴画像形成工程）、上述した毛穴画像分類部１１６の機能によって、切り出された毛穴画像ＣＩを複数の標準モデル画像ＭＩのうちのいずれかに分類する（Ｓ７：毛穴画像分類工程）。なお、既述のとおり、毛穴特定工程（毛穴特定部１１２）において画像データＩを少領域（セル）の画像に分割し、この少領域（セル）の画像を毛穴画像分類工程（毛穴画像分類部１１６）にて使用する場合には、毛穴画像形成工程（毛穴画像形成部１１４）を経ることなく、毛穴特定工程から毛穴画像分類工程に遷移しても良い。

この毛穴画像分類工程において、主制御部１１０は、該当する標準モデル画像ＭＩが存在するか否かの判定処理を行い（Ｓ８）、該当する標準モデル画像ＭＩが存在しないと判定した場合（Ｓ８において「ＮＯ」の場合）には、該毛穴候補Ｐは毛穴ではないと判定し、次の工程に移行することなく（該毛穴候補Ｐに対するビーム光の照射を実行することなく）、該毛穴候補Ｐに対する処理を終了する（Ｓ９´）。

一方、主制御部１１０は、該当する標準モデル画像ＭＩが存在すると判定した場合（Ｓ８において「ＹＥＳ」の場合）には、上述した照射強度特定部１１８及び照射波長特定部１２０の各機能によって、該毛穴候補Ｐに対するビーム光の照射強度及び波長を特定する（Ｓ９：照射強度特定工程、波長特定工程）。また、これら照射強度特定工程及び波長特定工程の後又はこれらと並行して、毛穴特定工程により特定された該毛穴候補Ｐの座標位置（Ｘ，Ｙ）に光源部２０からのビーム光が照射されるように、制御機構駆動制御部１２２によって照射位置制御機構３０が駆動され、照射位置が制御される（Ｓ１０：照射位置制御工程）。なお、この照射位置の制御に要する時間は、移動距離等の諸条件によって異なるが、概ね数ｍｓ程度である。

そして、これら照射強度特定工程及び波長特定工程により照射強度及び波長が特定され、かつ、照射位置制御工程により照射位置が制御された後に、照射強度特定工程及び波長特定工程により特定された照射強度及び波長を有するビーム光を光源部２０から該毛穴候補Ｐに対して照射する（Ｓ１１：照射工程）。これにより、該毛穴候補Ｐの毛根が加熱され、永久的又は長期的に除去される。なお、ビーム光の照射時間は、照射強度等の諸条件により異なるが、概ね数ｍｓ～数１０ｍｓ程度である。また、この際におけるビーム光の照射強度及び波長は、最も近似する標準モデル画像ＭＩに割り当てられた最適な照射強度及び波長であるため、該毛穴候補Ｐに対しても効果的であり、かつ、その周辺の皮膚に対しても害が少なく、安全である。

なお、以上の各工程において、移動検出センサ１５によって処理時間中の振動（微小移動）をリアルタイムに監視し、ずれが一定量以上の場合にはアラーム音と表示で再照射を促す等の警告処理を行っても良い。

そして、以上の毛穴特定工程から照射工程までの一連の処理を最後（ｎ個目）の毛穴候補Ｐに対して実行し、全ての毛穴候補Ｐに対する処理が終了すると、図７及び図９に示すように、照射ボタン１８がＯＦＦ状態となり（Ｓ１２）、再度、表示パネル１６に撮像部４０により撮像したリアルタイムな映像（ライブ画像）が表示される（Ｓ１３）。

以上説明した、脱毛装置１の位置決め（移動）から処理対象領域内の全ての毛穴に対する照射完了までを１サイクルとし、これを所望の処理対象領域の全てに亘って順次位置をずらして実行することにより、脱毛処理が行われる。なお、１サイクル内における、照射ボタン１８のＯＮ操作から処理対象領域内の毛穴に対する照射完了までの目安時間（脱毛装置１の処理時間）は、毛穴が３０カ所以内、照射・移動時間が２０ｍｓと仮定した場合には１秒以内であり、毛穴が１００カ所以内、照射・移動時間が２０ｍｓと仮定した場合には３秒以内である。このように、本実施形態に係る脱毛装置１は、極めて短時間で脱毛処理を行うことが可能である。

［本実施形態に係る脱毛装置の利点］
以上説明したとおり、本実施形態に係る脱毛装置１は、光源２２ａ～２２ｃを備える光源部２０と、皮膚の処理対象領域を撮像可能な撮像部４０と、撮像部４０により撮像された処理対象領域の画像データに基づき、該処理対象領域内に存在する毛穴を特定する毛穴特定部１１２と、毛穴特定部１１２により特定された毛穴の大きさ、毛の色及び該毛穴周辺の皮膚の色の情報に基づき、該毛穴に対する光源２２ａ～２２ｃの照射強度を特定する照射強度特定部１１８とを備えている。

このように構成された本実施形態に係る脱毛装置１によれば、毛穴の大きさや毛の色だけではなく、毛穴周辺の皮膚の色をも考慮して、脱毛に十分な照射強度を維持しつつ、火傷の恐れなどのない安全な照射強度となるよう光源２２ａ～２２ｃの制御をすることが可能となるため、より安全に脱毛処理を行うことが可能となる。

また、本実施形態に係る脱毛装置１は、毛穴特定部１１２により特定された毛穴ごとに、毛穴の大きさ、毛の色及び該毛穴周辺の皮膚の色が異なる複数の標準モデル画像のうちのいずれかに分類する毛穴画像分類部１１６を備えると共に、照射強度特定部１１８が、毛穴画像分類部１１６により分類された標準モデル画像に対して予め設定された光源の照射強度を、毛穴画像の毛穴に対する光源の照射強度として特定するよう構成されている。このように構成された本実施形態に係る脱毛装置１によれば、最も近似する標準モデル画像に割り当てられた、脱毛効率及び安全面が十分に担保された最適な照射強度を実際の照射強度として採用することが可能となるという利点がある。

さらに、本実施形態に係る脱毛装置１は、毛穴特定部１１２において、二値化による画像処理に依らずに毛穴を特定するため、コントラストの低い毛や細い産毛に対しても安全かつ確実に脱毛処理を行うことが可能となるという利点がある。
すなわち、特許文献１のレーザー脱毛装置では、二値化をベースとした古典的な画像処理による「計測手段」によって毛根の厚み及び毛の色を特定するため、コントラストが低く細い産毛などは事実上計測以前に抽出すらできない課題があり、実用化には大きな問題がある。また、例えば特許第３８７２２２６号公報では、「サーモグラフィー」の技術を用いて毛穴の認識精度を高めることが提案されているが、毛穴の認識に特殊な赤外線を使用したサーモグラフィー技術を用いると装置が大型化、高コスト化し、毛や毛穴周辺の皮膚の色を認識することができないという問題がある。
これに対し、本実施形態に係る脱毛装置１は、従来技術である二値化による画像処理が一切含まれていないため、撮像した画像の輝度や毛穴の向きなどにより検出精度の影響を受けにくく、様々な異なる形状や大きさの毛穴も精度良く検出が可能になる。このようにＡＩ画像認識によって毛穴候補Ｐを抽出することにより、一般の画像処理では計測どころか検出さえ困難なコントラストが低く小さい毛穴（産毛等）も認識することが可能となる。

特に、本実施形態に係る脱毛装置１は、毛穴画像分類部１１６がＡＩ画像認識により分類を実行するよう構成されているため、学習器の学習を深めることにより、極めて高い精度で最も近似する標準モデル画像への分類を行うことが可能となる。

さらに、本実施形態に係る脱毛装置１は、毛穴画像分類部１１６による分類において該当する標準モデル画像が存在しない場合に、毛穴画像の毛穴に対する光源の照射を実行しないよう構成されているため、ホクロ、シミ、眼等の毛穴以外の部位に対するビーム光の照射を防ぐことができ、より一層安全性を高めることが可能となる。

また、本実施形態に係る脱毛装置１は、毛穴特定部により特定された毛穴の大きさ、毛の色及び該毛穴周辺の皮膚の色の情報に基づき、該毛穴に対して照射される光の波長を変更可能に構成されているため、より一層、安全かつ効率的に脱毛処理を行うことが可能である。
すなわち、毛根にはメラニンが多く含まれているため、脱毛にはメラニンの吸収が大きい短い波長が適している。しかしその一方で、皮膚にも肌色の濃さに応じてメラニンが含まれ、同時に酸化ヘモグロビンも多く含まれているため、安全性を加味すると、総合的に最適な施術条件が存在する。一般的には、皮膚の色が濃いほど肌への吸収も増加するため、短い波長であるほど、火傷のリスクが増加する。一方、波長の長い光はメラニンの吸収は少ないが、毛根のある肌の奥まで浸透するため、短波長にて弱いパワーで施術するより脱毛効果が高く、酸化ヘモグロビンの吸収も少ないため、低リスクでの施術が可能である。
本実施形態に係る脱毛装置１は、上述の構成を備えることにより、例えば、皮膚の色が濃い場合には、照射される光の波長を比較的長い波長とすることで、火傷による肌のダメージを抑えることが可能となり、また、皮膚の色が薄い場合（特に、皮膚の色が薄く、毛根の色も薄い場合）には、照射される光の波長を比較的短かい波長とすることにより、火傷のリスクを抑えたまま毛根に対するダメージを高め、脱毛効果を高めることが可能となる。

［変形例］
以上、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明の技術的範囲は、上述した実施形態に記載の範囲には限定されない。上記各実施形態には、多様な変更又は改良を加えることが可能である。

［光源部の変形例］
例えば、上述した実施形態では、光源部２０が互いに異なる波長を有する３つの光源（第１～第３光源２２ａ～２２ｃ）を備える３波長構成であるものとして説明したが、これに限定されるものではない。例えば、図１１（ａ）に示すように、１つの光源（例えば、８１０ｎｍの波長を有する第２光源２２ｂ）のみを備える単波長構成の光源部２０´であっても良いし、図１１（ｂ）に示すように、２つの光源（例えば、８１０ｎｍの波長を有する第２光源２２ｂと１０６４ｎｍの波長と有する第３光源２２ｃ）を備える２波長構成の光源部２０´´であっても良い。また、互いに異なる波長を有する４つ以上の光源を備える構成であっても良い。なお、単波長構成の光源部２０´の場合には、主制御部１１０は、照射波長特定部１２０の機能を有さなくても良い。

［光源部及び撮像部の配置の変形例］
また、上述した実施形態では、ヘッド部１２の内部にダイクロイックミラー１７を設け、このダイクロイックミラー１７の反射面側に光源部２０を配置し、透過面側に撮像部４０を配置するものとして説明したが、これに限定されるものではない。例えば、図１２（ａ）に示すように、ダイクロイックミラー１７の反射面側に撮像部４０を配置し、透過面側に光源部２０を配置する構成としても良い。また、ダイクロイックミラー１７を設けない構成としても良い。なお、ダイクロイックミラー１７を設けない構成としては、例えば、図１２（ｂ）に示すように、開口１３（皮膚の処理対象領域）に対して撮像部４０を垂直に配置し、照射位置制御機構３０によって偏向された光源部２０からのビーム光を開口１３（皮膚の処理対象領域）に対して斜め方向から照射させる構成や、図１２（ｃ）に示すように、撮像部４０によって開口１３（皮膚の処理対象領域）を斜め方向から撮影すると共に、照射位置制御機構３０によって偏向された光源部２０からのビーム光を開口１３（皮膚の処理対象領域）に対して斜め方向から照射させる構成等が例示されるが、これに限定されるものではない。

［ＡＩ画像認識の変形例］
さらに、上述した実施形態では、脱毛装置１が、毛穴の特定及び毛穴画像の分類に関するＡＩ画像認識を行うための学習済みの学習器（ニュートラルネットワーク）を備えるものとして説明したが、これに限定されず、脱毛装置１と高速通信ネットワークＮＷを介してデータ通信可能に接続された別装置に学習済みの学習器が設けられ、各脱毛装置１と該別装置との間でリアルタイムに通信する構成（クラウドコンピューティング）としても良い。加えて、脱毛装置１で学習を継続し、認識精度を高めたり、複数の脱毛装置１で撮像した画像をクラウド経由でアップロードし、加速度的に取得画像を増加させることで、さらに認識精度を高めた学習データをリアルタイムに共有することもできる。

この場合において、学習済みの学習器が設けられる別装置は、図１３に示すように、脱毛装置１とデータ通信するためのインタフェース部２０２と、制御部２０４と、学習プログラム、学習データ及び学習結果データを記憶する記憶部２１０とを備える学習装置２００であっても良い。また、この制御部２０４は、毛穴候補Ｐを抽出するＡＩ画像認識に関し、記憶部２１０の学習プログラムに基づき、脱毛装置１から受信した処理対象領域ＴＡの画像データＩを入力データ、毛穴である確信度や座標を参照用データとして利用して、機械学習（ＡＩ学習プロセス）を行う構成としても良い。さらに、制御部２０４は、毛穴画像ＣＩを分類するＡＩ画像認識に関し、記憶部２１０の学習プログラムに基づき、脱毛装置１から受信した毛穴画像ＣＩを入力データ、確信度を参照用データとして利用して、機械学習（ＡＩ学習プロセス）を行う構成としても良い。

上記のような変形例が本発明の範囲に含まれることは、特許請求の範囲の記載から明らかである。

１：脱毛装置
１０：ハウジング
１１：把持部
１２：ヘッド部
１３：開口
１４：カバー部材
１５：移動検出センサ
１６：表示パネル
１７：ダイクロイックミラー
１８：照射ボタン
２０：光源部
２０´ ：光源部
２０´´ ：光源部
２２ａ：第１光源（光源）
２２ｂ：第２光源（光源）
２２ｃ：第３光源（光源）
２４：合波手段
２４ａ：第１波長選択ミラー
２４ｂ：第２波長選択ミラー
３０：照射位置制御機構
３２：Ｙ方向偏向部
３２ａ：反射鏡
３２ｂ：駆動部
３４：Ｘ方向偏向部
３４ａ：反射鏡
３４ｂ：駆動部
４０：撮像部
１００：制御部
１０２：外部インタフェース
１０４：外部インタフェース
１０６：外部インタフェース
１１０：主制御部
１１２：毛穴特定部
１１４：毛穴画像形成部
１１６：毛穴画像分類部
１１８：照射強度特定部
１２０：照射波長特定部
１２２：制御機構駆動制御部
１２４：光源制御部
１２６：表示制御部
１３０：記憶部
２００：学習装置
２０２：インタフェース部
２０４：制御部
２１０：記憶部
ＣＩ：毛穴画像
Ｉ：画像データ
ＭＩ：標準モデル画像
ＮＷ：高速通信ネットワーク
Ｐ：毛穴候補
ＴＡ：処理対象領域

Claims

光源から照射される光によって脱毛処理を行う脱毛装置であって、
前記光源を備える光源部と、
皮膚の処理対象領域を撮像可能な撮像部と、
前記撮像部により撮像された前記処理対象領域の画像データに基づき、該処理対象領域内に存在する毛穴を特定する毛穴特定部と、
前記毛穴特定部により特定された毛穴の大きさ、毛の色及び該毛穴周辺の皮膚の色の情報に基づき、該毛穴に対する前記光源の照射強度を特定する照射強度特定部と
を備えることを特徴とする脱毛装置。
前記毛穴特定部により特定された毛穴ごとに、毛穴の大きさ、毛の色及び該毛穴周辺の皮膚の色が異なる複数の標準モデル画像のうちのいずれかに分類する毛穴画像分類部を更に備え、
前記照射強度特定部は、前記毛穴画像分類部により分類された標準モデル画像に対して予め設定された前記光源の照射強度を、前記毛穴画像の毛穴に対する前記光源の照射強度として特定するよう構成されている
ことを特徴とする請求項１に記載の脱毛装置。
前記標準モデル画像は、１本または複数の毛穴及び該毛穴周辺の皮膚を含む画像である
ことを特徴とする請求項２に記載の脱毛装置。
前記毛穴画像分類部による分類において、該当する標準モデル画像が存在しない場合には、前記毛穴画像の毛穴に対する前記光源の照射を実行しないよう構成されている
ことを特徴とする請求項２又は３に記載の脱毛装置。
前記毛穴画像分類部は、ＡＩ画像認識により前記分類を実行する
ことを特徴とする請求項２～４のいずれか１項に記載の脱毛装置。
前記毛穴特定部は、ＡＩ画像認識により前記毛穴の特定を実行する
ことを特徴とする請求項１～５のいずれか１項に記載の脱毛装置。
前記光源部は、波長の異なる複数の光源を備えており、前記毛穴特定部により特定された毛穴の大きさ、毛の色及び該毛穴周辺の皮膚の色の情報に基づき、該毛穴に対して照射される光の波長を変更可能に構成されている
ことを特徴とする請求項１～６のいずれか１項に記載の脱毛装置。
光源から照射される光によって脱毛処理を行う脱毛方法であって、
皮膚の処理対象領域を撮像する撮像工程と、
前記撮像工程により撮像された前記処理対象領域の画像データに基づき、該処理対象領域内に存在する毛穴を特定する毛穴特定工程と、
前記毛穴特定工程により特定された毛穴の大きさ、毛の色及び該毛穴周辺の皮膚の色の情報に基づき、該毛穴に対する前記光源の照射強度を特定する照射強度特定工程と
を含むことを特徴とする脱毛方法。
前記毛穴特定工程により特定された毛穴ごとに毛穴の大きさ、毛の色及び該毛穴周辺の皮膚の色が異なる複数の標準モデル画像のうちのいずれかに分類する毛穴画像分類工程を更に含み、
前記照射強度特定工程は、前記毛穴画像分類工程により分類された標準モデル画像に対して予め設定された前記光源の照射強度を、前記毛穴画像の毛穴に対する前記光源の照射強度として特定する
ことを特徴とする請求項８に記載の脱毛方法。
前記標準モデル画像は、１本または複数の毛穴及び該毛穴周辺の皮膚を含む画像である
ことを特徴とする請求項９に記載の脱毛方法。
前記毛穴画像分類工程による分類において、該当する標準モデル画像が存在しない場合には、前記毛穴画像の毛穴に対する前記光源の照射を実行しない
ことを特徴とする請求項９又は１０に記載の脱毛方法。
前記毛穴画像分類工程は、ＡＩ画像認識により前記分類を実行する
ことを特徴とする請求項９～１１のいずれか１項に記載の脱毛方法。
前記毛穴特定工程は、ＡＩ画像認識により前記毛穴の特定を実行する
ことを特徴とする請求項８～１２のいずれか１項に記載の脱毛方法。
前記毛穴特定工程により特定された毛穴の大きさ、毛の色及び該毛穴周辺の皮膚の色の情報に基づき、該毛穴に対する前記光源の波長を特定する波長特定工程を更に含む
ことを特徴とする請求項８～１３のいずれか１項に記載の脱毛方法。