TW201914524A - 頭皮檢測設備 - Google Patents

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Abstract

本發明有關於一種頭皮檢測設備, 其包含有一頭皮檢測機,係包含有一供電模組、一電性連接供電模組之攝影模組以及一電性連接供電模組之第一無線傳輸單元;以及一電子設備,係以一第二無線傳輸單元電性連接第一無線傳輸單元,電子設備又具有一頭皮辨識模組以及一結果輸出模組,其中頭皮辨識模組將頭皮分為複數個區塊,以辨識區塊之影像;藉此,透過頭皮檢測設備可以查看受測者頭皮與頭髮的影像,以檢測頭皮狀況,檢測結果會儲存於雲端平台,作為日後的參考。

Description

頭皮檢測設備
本發明係有關於一種頭皮檢測設備,尤其係指一種能查看頭皮表面情形,並自動辨識與檢測出受測者的頭皮狀況的裝置,透過深度學習(Deep Learning)的訓練及辨識,可以將頭皮影像準確分析是否為正常或是異常狀況。
按,頭皮係屬於人體中相當敏感之皮膚,擁有頭皮過敏或是易產生頭皮屑等現象的人亦不在少數,除了尋求專業醫師的診療外,在日常生活方面,許多消費者也選擇自行購買頭髮護理的相關產品,用以改善自己的頭皮或髮質,或是避免使用化學刺激性較高的洗髮產品,因為日積月累地使用這些化學性物質會傷害到我們頭皮的毛囊,同時殘留物會在頭皮上造成堆積阻塞,導致頭皮出現異常現象,而產生各式各樣的頭皮症狀或掉髮的情況。人的頭部是精神活動的中樞,同時也控制了整個身體的指揮所及主要的感覺器官,現代人工作繁忙壓力大,頭皮紓壓療程就是針對長期處於壓力、緊繃,而影響到頭皮健康及有相關頭皮問題的人,以平衡紓壓的按摩手法,在無壓力的狀態下,恢復到身心一致的芳松與髮絲潔淨,展現新活力。
現今坊間也有許多毛髮管理及連鎖美髮業者推出頭皮檢測服務,順帶推薦相關理療產品及療程,現行針對頭皮狀況檢測做法多為使用檢測儀器於頭皮進行單點之拍照,以人工判讀的方式判斷受測者頭皮的狀態;然而,負責判讀的人員必須經過專業之訓練才能判斷頭皮的狀況,一般美容美髮業者若要投入此項服務,需對公司人員先行做頭皮辨識之教育訓練,往往大幅度提升其教育訓練之成本,但不同人員接受教育訓練後其人為辨識正確性卻因又人而異,因而往往造成受測者或消費者之困擾與降低其信賴感。爰此,如何提供一種能夠提高頭皮狀況判讀之準確率的檢測設備,甚至達到減少業者需要額外人力訓練之金錢與時間成本的目的。
今,發明人即是鑑於上述現有之頭皮檢測儀器於實際實施使用時仍具有多處缺失,於是乃一本孜孜不倦之精神,並藉由其豐富專業知識及多年之實務經驗所輔佐,而加以改善,並據此研創出本發明。
本發明主要目的為提供一種頭皮檢測設備,其可藉由設備之深度學習(Deep Learning)的技術,自動辨識受測者之頭皮膚質,以協助美容美髮或毛髮管理業者能降低其教育訓練成本,並提升消費者之滿意度與信賴感。
為了達到上述實施目的,本發明一種頭皮檢測設備,其包含有一頭皮檢測機,係包含有一供電模組、一電性連接供電模組之攝影模組與一電性連接供電模組之第一無線傳輸單元;以及一電子設備,係以一第二無線傳輸單元電性連接第一無線傳輸單元,電子設備又具有一頭皮辨識模組與一結果輸出模組,頭皮辨識模組將頭皮分為複數個區塊,以辨識區塊之影像。
於本發明之一實施例中,供電模組係為一二次電池,並以USB進行充電。
於本發明之一實施例中,攝影模組進一步具有一攝影鏡頭以及一補光燈。
於本發明之一實施例中,攝影鏡頭以感光耦合元件(Charge-coupled Device, CCD)或互補式金屬氧化物半導體(Complementary Metal-Oxide-Semiconductor, CMOS)製作而成。
於本發明之一實施例中,頭皮辨識模組係使用深度學習之技術。
於本發明之一實施例中,頭皮辨識模組具有一訓練單元以及一辨識單元。
於本發明之一實施例中,訓練單元具有一影像資料庫與一假定函數庫,透過假定函數庫找到與影像資料庫所提供之照片適合的函數。
於本發明之一實施例中,頭皮辨識模組係辨識複數個區塊之顏色,根據複數個區塊之顏色分布情形來組合成特徵以用於辨識頭皮是否具有細菌感染、過敏或毛囊炎、頭皮屑、油脂過剩與落髮等現象。
於本發明之一實施例中,電子設備可例如為平板電腦、智慧型手機、桌上型電腦或手提式電腦其中之一,其中電子設備又進一步電性連接至一雲端平台。
於本發明之一實施例中,雲端平台進一步包含有一用戶資料庫。
本發明之目的及其結構功能上的優點,將依據以下圖面所示之結構,配合具體實施例予以說明,俾使審查委員能對本發明有更深入且具體之瞭解。
請參閱第一圖~第三圖,本發明一種頭皮檢測設備,其包含有一頭皮檢測機(1),係包含有一供電模組(11)、一電性連接供電模組(11)之攝影模組(12)與一電性連接供電模組(11)之第一無線傳輸單元(13),其中,供電模組(11)可例如為一二次電池,若二次電池電力耗盡時,能透過USB進行充電,攝影模組(12)進一步具有一攝影鏡頭(121)以及一補光燈(122),而攝影鏡頭(121)以CCD或CMOS作為感光元件製作而成,頭皮檢測機(1)之實體外觀即如第二圖與第三圖所示;
以及一電子設備(2),可例如為平板電腦、智慧型手機、桌上型電腦或手提式電腦,係電性連接至一雲端平台(3),並以一第二無線傳輸單元(21)電性連接第一無線傳輸單元(13),電子設備(2)具有一頭皮辨識模組(22)與一結果輸出模組(23),雲端平台(3)包含有一用戶資料庫(31)。頭皮辨識模組(22)將頭皮分為複數個區塊,以辨識區塊之影像的顏色特徵,包含辨識區塊內之顏色與分布狀況,能夠檢測出頭皮是否具有細菌感染、過敏或毛囊炎、頭皮屑、油脂過剩與落髮等現象,檢測結果會由結果輸出模組(23)產生,由於頭皮辨識模組(22)係使用深度學習之技術,因此頭皮辨識模組(22)會具有一訓練單元(221)以及一辨識單元(222),其中訓練單元(221)包含了一影像資料庫(2211)與一假定函數庫(2212),係透過假定函數庫(2212)找到與影像資料庫(2211)所提供之照片適合的函數。
此外,藉由下述具體實施例,可進一步證明本發明可實際應用之範圍,但不意欲以任何形式限制本發明之範圍。
請繼續參閱第一圖至第三圖,本發明頭皮檢測設備分為頭皮檢測機(1)與電子設備(2),透過電子設備(2)之頭皮辨識模組(22)來辨識受測者頭皮的狀況,而頭皮辨識模組(22)以深度學習技術來實現,其學習方式係先建立一個能選擇假說函數的網路架構,再根據訓練程序和CNN架構來組成頭皮辨識模組(22),本發明係使用卷積神經網路(Convolutional Neural Networks, CNN),此主要是用電腦模仿人類大腦的辨識方式,主要架構有卷積層(Convolutional Layer)、線性整流層(Rectified Linear Units layer, ReLU layer)、池化層(Pooling Layer)、常態化層(Normalization Layer)、全連接層(Fully connected Layer)、邏輯回歸層(Softmax Layer)和損失函數層(Loss Layer);根據訓練之形式來選擇目標函數,在訓練過程中經由多個函數來找到一組最佳的參數組合,讓預測結果縮收至目標;
其中,訓練程序係藉由頭皮辨識模組(22)之訓練單元(221)進行辨識的訓練,訓練前需要先準備影像資料庫(2211)與假定函數庫(2212),使訓練單元(221)從假定函數庫(2212)中的大量函數中,找到最適合影像資料庫(2211)所提供之照片的函數,為了訓練辨識的準確率,影像資料庫(2211)中發明人準備了30000張各式各樣的頭皮照片作為訓練的影像資料,訓練過程中有輸入端與輸出端,輸入端就是影像資料庫(2211)的照片,輸出端就是照片辨識的答案,以本發明來說答案就是細菌感染、過敏或毛囊炎、頭皮屑、油脂過剩與落髮等現象,訓練時以各種頭皮狀況之特徵作為多個訓練參數,訓練單元(221)會擷取照片中複數個區塊內是否有與訓練參數之特徵相同的範圍,將訓練參數乘以一個權重(weights),全部的乘積相加後再加上一個偏移值(bias),之後經由活化函數(Activation Function)即獲得輸出端之答案,意即找到假定函數庫(2212)中最適合的函數,藉此讓頭皮辨識模組(22)能夠分辨各種頭皮之狀況,訓練的辨識即如第四圖所示,將頭皮分成複數個區塊以辨識區塊中的特徵,找尋適合的函數。
實際操作時,先按下頭皮檢測機(1)之電源開關,以啟動供電模組(11),當外殼之LED燈恆亮,表示頭皮檢測機(1)啟動完成,再開啟第一無線傳輸單元(13);由電子設備(2)透過第二無線傳輸單元(21)與頭皮檢測機(1)連線,此第一無線傳輸單元(13)與第二無線傳輸單元(21)可例如使用WIFI或是藍芽之無線技術,傳輸與接收攝影模組(12)輸出之頭皮的即時影像,也可以將目前的影像以照片方式擷取。
使用過程中係將頭皮檢測機(1)之攝影模組(12)的攝影鏡頭(121)對準受測者的頭皮,頭皮影像會透過第一無線傳輸單元(13)傳到第二無線傳輸單元(21),電子設備(2)之螢幕就會顯示頭皮影像之畫面,而攝影鏡頭(121)所拍攝之影像為放大200倍,因此可看到頭皮上的細節,若環境光源不足,可按下攝影模組(12)的補光燈(122)按鈕,開啟LED的補光源以照亮頭皮的檢測部位,由於一般頭皮最常見的狀況有細菌感染、過敏或毛囊炎、頭皮屑、油脂過剩與落髮等現象。
檢測時,可參閱第五圖,共分為檢測1.細菌感染、過敏或毛囊炎、2.頭皮屑、3.油脂過剩、4.落髮這四種頭皮狀況,頭皮辨識模組(22)會根據這四種狀況來辨識頭皮特徵,以落髮的辨識為例,由於頭皮狀況係屬於落髮,頭皮整體會呈現有大片膚色區域,而有較少的黑色區塊,雖膚色會因光線關係,可能會具有類似於油脂過剩的特徵,但其顏色特徵重疊部分過少,於是辨識單元(222)也不會將頭皮判斷有油脂過剩之問題,最後頭皮辨識模組(22)之辨識單元(222)就能依照先前訓練單元(221)訓練的結果,辨識出有與落髮之特徵大量重疊的部分,電子設備(2)之結果輸出模組(23)亦會顯示出落髮特徵的分數最高,代表本次的頭皮檢測結果為落髮。
從前述可知,每個頭皮狀況所具有的特徵不同,於頭皮上所呈現的顏色也會有所差異,如此辨識單元(222)的檢測模式依照不同的頭皮狀況有不同的辨識檢測方向;1.當頭皮細菌感染或是頭皮產生過敏反應之時,皆會使頭皮產生紅癢現象,並以數量眾多之小紅點呈現,當頭髮發生毛囊炎之情況時,會使頭皮上頭髮之根部產生大塊血紅色區域,因此辨識細菌感染、過敏或毛囊炎時,主要以尋找膚色區域內所存在之紅色區塊面積;2.頭皮屑主要表徵為數量不等之白色區塊狀出現在頭皮之上,並有很大之機率伴隨頭髮出現,因此辨識頭皮屑特徵時,主要以尋找膚色區域內所存在之頭髮區域周圍之白色區塊面積為主;3.油脂過剩的特徵就是頭皮過剩的油脂所造成的大量白色區域,再加上環境的光源或是補光燈(122)的光源所致,使該區塊之白色屬於高亮度之白色,因此辨識油脂過剩時,基本上就是以高亮度白色區塊所占之面積比重作為依據;4.落髮現象最主要的特徵就是代表頭髮的黑色區域非常稀少,並且會有大片的膚色區域,因此辨識落髮現象時,基本上就是以偵測黑色頭髮的區塊為主,同時辨識是否擁有大量膚色區域;由此可知頭皮辨識模組(22)係根據頭皮上複數個區塊的顏色特徵來判斷頭皮是否正常。
最後,檢測之結果會由結果輸出模組(23)於電子設備(2)上顯示,檢測人員可將每位受測者檢測之結果上傳至雲端平台(3),在用戶資料庫(31)中建立受測者專屬的頭皮檢測記錄,提供頭皮理療之美容美髮業者可追蹤消費者使用頭皮護理療程後之療效。
由上述之實施說明可知,本發明與現有技術相較之下,本發明具有以下優點:
1. 本發明頭皮檢測設備以頭皮檢測機與電子設備相互電性連接,利用頭皮檢測機之攝影模組進行拍攝受測者頭皮的影像,再將即時畫面傳輸至電子設備上,將顯示之影像經由頭皮辨識模組將頭皮分為複數個區塊,以辨識出頭皮每一個區塊的狀況;本發明將辨識結果系統化,降低人為辨識上的誤差,並以客觀的分析結果提高消費者信任感,又能減少業者需要額外人力訓練之金錢成本與時間成本。
2. 本發明頭皮檢測設備之頭皮辨識模組透過深度學習技術訓練如何辨識頭皮之狀況,以大量的照片讓訓練單元學習各種頭皮的狀況,令辨識單元於實際辨識受測者之頭皮影像時,能夠辨識出頭皮複數個區塊的顏色,以檢測出頭髮周邊與頭皮上之特徵是否具有細菌感染、過敏或毛囊炎、頭皮屑、油脂過剩與落髮等現象,此檢測方式準確率高,可直接讓檢測人員知道受測者的頭皮狀況,不會有因檢測人員不同而檢測結果不同的情形發生。
綜上所述,本發明之頭皮檢測設備,的確能藉由上述所揭露之實施例,達到所預期之使用功效,且本發明亦未曾公開於申請前,誠已完全符合專利法之規定與要求。爰依法提出發明專利之申請,懇請惠予審查,並賜准專利,則實感德便。
惟,上述所揭之圖示及說明,僅為本發明之較佳實施例,非為限定本發明之保護範圍;大凡熟悉該項技藝之人士,其所依本發明之特徵範疇,所作之其它等效變化或修飾,皆應視為不脫離本發明之設計範疇。
(1)‧‧‧頭皮檢測機
(11)‧‧‧供電模組
(12)‧‧‧攝影模組
(121)‧‧‧攝影鏡頭
(122)‧‧‧補光燈
(13)‧‧‧第一無線傳輸單元
(2)‧‧‧電子設備
(21)‧‧‧第二無線傳輸單元
(22)‧‧‧頭皮辨識模組
(221)‧‧‧訓練單元
(2211)‧‧‧影像資料庫
(2212)‧‧‧假定函數庫
(222)‧‧‧辨識單元
(23)‧‧‧結果輸出模組
(3)‧‧‧雲端平台
(31)‧‧‧用戶資料庫
第一圖:本發明其較佳實施例之設備架構方塊圖。
第二圖:本發明其較佳實施例之頭皮檢測機外觀圖(一)。
第三圖:本發明其較佳實施例之頭皮檢測機外觀圖(二)。
第四圖:本發明其較佳實施例之頭皮特徵擷取示意圖。
第五圖:本發明其較佳實施例之辨識特徵比較圖。

Claims (10)

  1. 一種頭皮檢測設備,其包含有: 一頭皮檢測機,係包含有一供電模組、一電性連接該供電模組之攝影模組以及一電性連接該供電模組之第一無線傳輸單元;以及 一電子設備,係以一第二無線傳輸單元電性連接該第一無線傳輸單元,該電子設備又具有一頭皮辨識模組以及一結果輸出模組,該頭皮辨識模組將頭皮分為複數個區塊,以辨識該複數個區塊之影像。
  2. 如申請專利範圍第1項所述頭皮檢測設備,其中該供電模組係為一二次電池,該二次電池以USB進行充電。
  3. 如申請專利範圍第1項所述頭皮檢測設備,其中該攝影模組進一步具有一攝影鏡頭以及一補光燈。
  4. 如申請專利範圍第3項所述頭皮檢測設備,其中該攝影鏡頭以感光耦合元件(Charge-coupled Device, CCD)或互補式金屬氧化物半導體(Complementary Metal-Oxide-Semiconductor, CMOS)製作而成。
  5. 如申請專利範圍第1項所述頭皮檢測設備,其中該頭皮辨識模組係使用深度學習(Deep Learning)技術。
  6. 如申請專利範圍第1項所述頭皮檢測設備,其中該頭皮辨識模組具有一訓練單元以及一辨識單元。
  7. 如申請專利範圍第6項所述頭皮檢測設備,其中該訓練單元具有一影像資料庫與一假定函數庫,透過該假定函數庫找到與該影像資料庫所提供之照片適合的函數。
  8. 如申請專利範圍第1項所述頭皮檢測設備,其中該頭皮辨識模組係辨識該複數個區塊之顏色,根據該區塊之顏色特徵辨識頭皮是否具有細菌感染、過敏或毛囊炎、頭皮屑、油脂過剩與落髮之現象。
  9. 如申請專利範圍第1項所述頭皮檢測設備,其中該電子設備為平板電腦、智慧型手機、桌上型電腦或手提式電腦其中之一,該電子設備又進一步電性連接至一雲端平台。
  10. 如申請專利範圍第9項所述頭皮檢測設備,其中該雲端平台進一步包含有一用戶資料庫。
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