智能皮肤检测方法技术

本发明专利技术公开了智能皮肤检测方法，包括步骤：S1、通过测肤枪对皮肤进行测试并拍摄皮肤图像；S2、对皮肤图像进行分析，捕获皮肤各项检测数据；所述步骤S2包括对以下项目进行分析：a、表层水份、纹理和肤色分析；b、表层老化和油份分析；c、深层炎症分析；d、深层色素分析；e、深层毛孔分析。通过本发明专利技术的分析可以完善地对用户皮肤做出各项评估和建议，然后提供给用户查看，进而可以帮助用户选择适合的美肤产品，节约了人员的成本，数据可以保存，并且客户可以在下次做皮肤检测的时候，电脑会自动生成对比情况。

Intelligent skin detection method

【技术实现步骤摘要】
智能皮肤检测方法
本专利技术涉及皮肤检测领域，具体涉及智能皮肤检测方法。
技术介绍
皮肤检测系统广泛应用于美容行业，好处是可以辅助检测用户皮肤状况，将皮肤油份、水份、黑色素、毛孔堵塞、粉刺和色斑用电子显示图检测出结果，可以更加直观了解用户的皮肤情况，皮肤检测系统会出一份电子报告，会有具体的数值和百分比，会根据用户具体现况，推荐使用配方，用户可以自主选择，缺陷是还不能非常完善的处理各种皮肤的检测。
技术实现思路
为了解决以上技术问题，本专利技术公开了智能皮肤检测方法。解决现有皮肤检测不能全面地对各种皮肤进行检测的问题。本专利技术采用的技术方案是：智能皮肤检测方法，包括如下步骤：S1、通过测肤枪对皮肤进行测试并拍摄皮肤图像；S2、对皮肤图像进行分析，捕获皮肤各项检测数据；所述步骤S2包括对以下项目进行分析：a、表层水份、纹理和肤色分析；b、表层老化和油份分析；c、深层炎症分析；d、深层色素分析；e、深层毛孔分析。具体地，所述通过测肤枪对皮肤进行测试并拍摄皮肤图像包括以下步骤：S11、表层测试并拍摄表层皮肤图像；S12、深层测试并拍摄深层皮肤图像；S13、UV测试并拍摄UV测试后的表层皮肤图像。具体地，所述表层水份、纹理和肤色分析的过程为:a1、获取水份、纹理和肤色二值化参考参数RGB中像素点R、G、B的平均值作为参考值；a2、二值化图片，具体为：若当前图片像素点R、G、B的值均小于参考值，标记为黑色，否则标记为白色；a3、计算图片二值化后黑色所占的比例；a4、匹配不同年龄段的水份、纹理和肤色标准皮肤数据库得出皮肤的水份、纹理或肤色程度值；a5、换算出不同年龄段水份、纹理和肤色的各项百分比。具体地，所述表层老化和油份分析包括以下步骤:b1、获取老化和油份二值化参考参数RGB中像素点R、G、B的平均值作为参考值；b2、二值化图片，具体为：若当前图片像素点R、G、B的值均小于参考值，标记为黑色，否则标记为白色；b3、计算图片二值化后白色所占的比例；b4、匹配不同年龄段的老化和油份标准皮肤数据库得出皮肤的老化或油份程度值；b5、换算出不同年龄段老化和油份的各项百分比。具体地，所述深层炎症分析包括以下步骤：c1、获取炎症二值化参考参数RGB中像素点R146和G92作为参考值；c2、二值化图片，具体为：若当前图片像素点R≥146且G≤92标记为黑色，否则标记为白色；c3、计算图片二值化后黑色所占的比例；c4、匹配不同年龄段的炎症标准皮肤数据库得出皮肤的炎症程度值；c5、换算出不同年龄段炎症的各项百分比。具体地，所述深层色素分析包括以下步骤：d1、获取色素二值化参考参数RGB中像素点R、G、B的平均值作为参考值；d2、二值化图片，具体为：若当前图片像素点R、G、B的值均小于参考值，标记为黑色，否则标记为白色；d3、计算图片二值化后黑色所占的比例；d4、匹配不同年龄段的色素标准皮肤数据库得出皮肤的色素程度值；d5、换算出不同年龄段色素的各项百分比。具体地，所述深层毛孔分析包括以下步骤：e1、获取毛孔二值化参考参数；e2、二值化图片，具体为：若当前图片像素点126≤R≤179且48≤G≤92且17≤B≤48，或223≤R≤255且82≤G≤197且47≤B≤156，标记为黑色，否则标记为白色；e3、计算图片二值化后黑色所占的比例；e4、匹配不同年龄段的毛孔标准皮肤数据库得出皮肤的毛孔程度值；e5、换算出不同年龄段毛孔的各项百分比。用户登录智能皮肤检测系统，选择用户进入测试，进入测试前需要插入测肤枪，然后进行多重模式的皮肤测试，用户按要求进行皮肤测试后，后台系统接收用户的各种皮肤数据，进行各项皮肤状况分析生成数据之后通过网页形式反馈给用户查看。上述换算出不同年龄段的各项百分比均传输至后台服务器并反馈至用户查看。与现有技术相比，本专利技术的有益效果在于：通过本专利技术的分析可以完善地对用户皮肤做出各项评估和建议，然后提供给用户查看，进而可以帮助用户选择适合的美肤产品，节约了人员的成本，数据可以保存，并且客户可以在下次做皮肤检测的时候，电脑会自动生成对比情况。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅表示出了本专利技术的部分实施例，因此不应看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它相关的附图。图1是本专利技术的流程图。具体实施方式下面结合实施例和附图对本专利技术作进一步说明。本专利技术的实施方式包括但不限于下列实施例。实施例如图1所示，智能皮肤检测方法，包括智能皮肤检测系统，智能皮肤检测系统包括测肤枪和与测肤枪通信连接的后台服务器，以及与后台服务器连接的显示屏，检测方法包括以下步骤：一、用户通过操作界面登录皮肤检测系统进入测试，测试前，需要插入测肤枪，然后进行多重模式的皮肤测试，通过测肤枪对皮肤进行测试并拍摄皮肤图像，后台服务器接收图像文件。通过测肤枪对皮肤进行测试并拍摄皮肤图像包括以下步骤：S11、表层测试并拍摄表层皮肤图像；S12、深层测试并拍摄深层皮肤图像；S13、UV测试并拍摄UV测试后的表层皮肤图像。此时，系统在进行测试以前，皮肤检测系统检测是否有测肤枪，若是则进行后续操作。二、对皮肤图像进行分析，捕获皮肤各项检测数据。包括以下分析：a、表层水份、纹理和肤色分析，分析的过程为：a1、获取水份、纹理和肤色二值化参考参数RGB中像素点R、G、B的平均值作为参考值；a2、二值化图片，具体为：若当前图片像素点R、G、B的值均小于参考值，标记为黑色，否则标记为白色；a3、计算图片二值化后黑色所占的比例；a4、匹配不同年龄段的水份、纹理和肤色标准皮肤数据库得出皮肤的水份、纹理或肤色程度值，匹配的过程为：用当前用户的水份、纹理和肤色数据去和标准样本作比较；a5、换算出不同年龄段水份、纹理和肤色的各项百分比，换算的过程为：用当前用户的年龄去油份或老化标准库提取当前年龄段的标准水份、纹理、肤色比例来和当前数值作比较；b、表层老化和油份分析，具体过程为：b1、获取老化和油份二值化参考参数RGB中像素点R、G、B的平均值作为参考值；b2、二值化图片，具体为：若当前图片像素点R、G、B的值均小于参考值，标记为黑色，否则标记为白色；b3、计算图片二值化后白色所占的比例；b4、匹配不同年龄段的老化和油份标准皮肤数据库得出皮肤的老化或油份程度值，匹配的过程为：用当前用户的老化或油份数据去和标准样本作比较；b5、换算出不同年龄段老化和油份的各项百分比，换算的过程为：用当前用户的年龄去油份或老化标准库提取当前年龄段的标准老化或油份比例来和当前数值作比较；c、深层炎症分析，具体过程为：c1、获取炎症二值化参考参数RGB中像素点R146和G92作为参考值；c2、二值化图片，具体为：若当前图片像素点R≥146且G≤92标记为黑色，否则标记为白色；c3、计算图片二值化后黑色所占的比例；c4、匹配不同年龄段的炎症标准皮肤数据库得出皮肤的炎症程度值，匹配的过程为：用当前用户的炎症数据去和标准样本作比较；c5、换算出不同年龄段炎症的各项百分比，换算的过程为：用当前用户的年龄去炎症标准库提取当前年龄段的标准色素比例来和当前数值作比较；d、深层色素分析，具体过程为：本文档来自技高网...

【技术保护点】
智能皮肤检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、通过测肤枪对皮肤进行测试并拍摄皮肤图像；S2、对皮肤图像进行分析，捕获皮肤各项检测数据；所述步骤S2包括对以下项目进行分析：a、表层水份、纹理和肤色分析；b、表层老化和油份分析；c、深层炎症分析；d、深层色素分析；e、深层毛孔分析。

【技术特征摘要】
1.智能皮肤检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、通过测肤枪对皮肤进行测试并拍摄皮肤图像；S2、对皮肤图像进行分析，捕获皮肤各项检测数据；所述步骤S2包括对以下项目进行分析：a、表层水份、纹理和肤色分析；b、表层老化和油份分析；c、深层炎症分析；d、深层色素分析；e、深层毛孔分析。2.根据权利要求1所述的智能皮肤检测方法，其特征在于，所述通过测肤枪对皮肤进行测试并拍摄皮肤图像包括以下步骤：S11、表层测试并拍摄表层皮肤图像；S12、深层测试并拍摄深层皮肤图像；S13、UV测试并拍摄UV测试后的表层皮肤图像。3.根据权利要求1所述的智能皮肤检测方法，其特征在于，所述表层水份、纹理和肤色分析的过程为:a1、获取水份、纹理和肤色二值化参考参数RGB中像素点R、G、B的平均值作为参考值；a2、二值化图片，具体为：若当前图片像素点R、G、B的值均小于参考值，标记为黑色，否则标记为白色；a3、计算图片二值化后黑色所占的比例；a4、匹配不同年龄段的水份、纹理和肤色标准皮肤数据库得出皮肤的水份、纹理或肤色程度值；a5、换算出不同年龄段水份、纹理和肤色的各项百分比。4.根据权利要求1所述的智能皮肤检测方法，其特征在于，所述表层老化和油份分析包括以下步骤:b1、获取老化和油份二值化参考参数RGB中像素点R、G、B的平均值作为参考值；b2、二值化图片，具体为：若当前图片像素点R、G、B的值均小于参考值，标记为黑色，否则标记为白色；b3、计算图片二值化后白色所占的比例；b4、匹配不同年龄段的老化和油...

【专利技术属性】
技术研发人员：李占鸿，
申请(专利权)人：广州优理氏生物科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44