用于测量毛发运动特性的装置和方法制造方法及图纸

一种用于测量发束的运动特性的装置和方法，该装置包括：发束可安装在其上的运动装具，该运动装具可操作施加强制振荡到发束上；照相机，用于在施加强制振荡期间和之后在毛发样品的运动过程中捕获发束的图像；以及可通信地连接到照相机的计算机，该计算机包括用于处理捕获的图像并从捕获的图像提取发束的定量测量的处理器，其特征在于对捕获的图像应用过滤器以在对图像进行后续分析之前去除任何检测到的杂散毛发。

Devices and methods for measuring hair motion characteristics

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于测量毛发运动特性的装置和方法
本专利技术涉及一种用于测量毛发的运动特性的装置和方法，特别是涉及与毛发的运动和弹跳有关的测量，尤其是在对毛发施加强制振荡期间和之后。
技术介绍
长期以来，毛发运动的方式一直是消费者以及毛发产品制造商的兴趣点。通常，希望的是毛发的自然运动或弹跳(bounce)。越来越多地，诸如洗发水、护发素、毛发处理和定型产品的毛发产品在销售时声称它们实现毛发运动和/或弹跳的改善。但是，与其他毛发参数(例如，厚度或光泽)不同，对运动或弹跳的确定迄今为止通常依赖于对运动的定性分析，其是基于消费者的感知而不是技术数据。随着毛发运动属性对消费者变得越来越重要，需要提供一种改进的机制以可靠和可再现的方式评估这些毛发运动特性。Galliano等，InternationalJournalofCosmeticScience,Vol37,No1,February2015，第56-62页描述了一种毛发运动的仪器评估方法以为毛发产品的性能提出新的标准。该方法包括带有快速照相机的视频采集系统。毛发样本运动的体外评估允许更好地理解在将各种毛发护理和造型技术应用于毛发运动机构时出现的现象。类似地，Galliano等，IFSCC2014，2014，第1-2页和第1-16页描述了作为对毛发视觉感知的新见解的毛发运动的评估。五个数码相机的体外方法允许采集“移动毛发3D”视频。它允许模拟两种类型的毛发运动：连续运动和阻尼模式。对于不同的频率，观察到各种形式的运动，从简单的摆锤运动到更复杂的3维旋转运动。通过分析这些不同参数的变化，可以评估毛发产品的影响并可以开发出更合适的配方。US2015/072332A1描述了一种用于为受试者生成强制选择评估测试的装置和方法，该测试包括一系列项目块，每个项目块包括需要受试者对其作出反应的多个项目。该方案基于Thurstonian项目响应。
技术实现思路
因此，本专利技术目的在于通过根据第一方面提供用于测量发束的运动特性的装置来解决上述问题，该装置包括：发束可安装在其上的运动装具，该运动装具可操作以对发束施加强制振荡；用于在施加强制振荡期间和之后在毛发样品的运动过程中捕获发束的图像的照相机；以及可通信地连接到照相机的计算机，该计算机包括用于处理捕获的图像并从捕获的图像提取发束的定量测量的处理器，其特征在于，对所捕获的图像应用过滤器以在进行图像的后续分析之前去除检测到的任何杂散毛发。通常，发束可以作为毛发的主体移动。但是，杂散的毛发或小发束可能从毛发主体上脱离。确定离开发束主体的这种杂散毛发或小发束(另外也称为“飞散”)的存在。本专利技术配置成应用过滤器以通过忽略这种脱离的杂散毛发或小发束而从进一步的分析中排除它们，从而在相关发束的进一步分析中排除飞散。换句话说，过滤器应用于捕获的图像以在进行图像的后续分析之前排除检测到的任何杂散毛发。过滤器对图像进行操作以定位发束的轮廓，其中该轮廓至少部分地排除位置离开发束主体的杂散纤维(“飞散”)。以这种方式忽略飞散可以改善发脊(hairspine)位置。过滤器可以采取最小长度比的形式。最小长度比可以是半径的长度与发束长度的比率的最小值。通过排除超过这样的最小长度比的毛发，有可能排除与发束主体分离较大的毛发(即飞散)。在图像中检测到的任何位于此最小长度比之外的毛发都可以被认为是杂散的，并且在随后的分析(其可能包括确定上述任何一种或多种定量测量)中被忽略。过滤器的第二选项可以是图像中的强度阈值。杂散纤维在图像中通常可能具有较低的强度，因此，通过应用强度阈值(在该阈值以下的图像的部分被忽略)，有可能实现杂散纤维过滤。过滤器可以包括强度阈值组件和最小长度比组件。现在将阐述本专利技术的任选特征。这些可以单独或应用与以任何组合应用于本专利技术的任何方面。在一些实施方案中，两个或更多个发束可安装到移动装具上，其中相同的强制振荡同时施加到该两个或更多个发束上。通过这种方式，装置提供每个单独的发束的定量测量以及两个或更多个发束之间的比较测量(定量和定性)。在进行测量之前，可以用不同的毛发产品处理两个或更多个发束中的每一个发束。因此，该装置能够定量比较由于使用的毛发产品引起的对发束的弹跳和运动的影响。例如，应用于发束的毛发产品可以包括以下一种或多种：洗发剂、护发素、毛发处理和毛发定型产品。定量测量可以包括以下一项或多项：x振幅；y振幅；发束的顶部和底部之间的相对相位；衰减时间；自然频率；发束的2D面积；在运动之前和运动之后发束的2D面积的变化。还对发束的2D面积，以及它在运动的稳态过程中如何变化进行定量测量。例如，可以在稳态运动期间测量发束的最小、最大和平均体量。X振幅的测量是对发束沿水平X轴移动多远的量度。Y振幅的测量是对发束沿垂直Y轴移动多远的量度。相对相位是对给定发束的顶部和底部之间的运动差异的量度。衰减时间是指在强制振荡停止后，发束恢复静止所需的时间。自然频率是在通过强制振荡的激励停止后，发束运动(沿x和/或y方向)的速度的量度。通过照相机观察的发束的2D面积(即图像平面中的总体量)。在运动之前和之后发束的2D面积的变化也可以称为发束体量的变化。换句话说，可以测量在运动之前和之后通过照相机观察到的发束的体量积差异。在一些实施方案中，计算机包括用于接收基于使用发束进行的消费者研究的消费者建模数据的输入。接收的这种消费者建模数据通常可以采取通过将Thurstonian模型或其他潜变量模型应用于消费者对两个或更多个发束之间对于特定的毛发属性的相对差异的感知来计算的消费者感知值“d撇号”(d')的形式。Thurstonian模型是潜变量模型，其将消费者印象(来自消费者研究)，例如消费者关于哪种毛发样本具有最佳“弹跳”的印象，映射到离散的有序反应类别上。已知Thurstonian模型为感觉辨别任务提供了一种机制。从消费者组获得的原始数据可以涉及毛发的一种或多种不同属性，其实例包括：●弹跳●轻量运动●流体运动●受控运动这些属性是关于毛发运动通常使用的术语，并且是消费者在描述毛发运动特性时使用的常见术语。在进行消费者研究时，没有向消费者提供这些属性的正式定义。应当理解，通过考虑较大的消费者群体，减小了个体对给定属性的理解和评价的差异。如下所述，根据基于与该相同属性有关的消费者数据创建的模型，对于给定属性生成预测属性值。例如，“弹跳”属性的预测性能基于在创建过程中具有与“弹跳”相关的消费者建模数据的“弹跳”模型。在一些实施方案中，在接收到对发束的定量测量时，处理器应用交叉验证模型，该模型将在模型生成中使用的发束的定量测量与消费者建模数据(其来自用于交叉验证模型生成的相同发束的消费者研究)相结合。交叉验证模型提供了一组发束的定量测量与同一组发束的消费者感知值之间的相关性。应当理解，许多建模方法可以适合于对这种相关性进行建模。交叉验证模型的一个实例是偏最小二乘(PLS)模型，其将从捕本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于测量发束(10)的运动特性的装置(1)，该装置(1)包括：/n所述发束(10)可安装在其上的运动装具(2)，该运动装具可操作以对所述发束施加强制振荡；/n照相机(3)，其用于在施加所述强制振荡期间和之后在毛发样品的运动过程中捕获所述发束(10)的图像；和/n可通信地连接到所述照相机(3)的计算机(4)，该计算机(4)包括用于处理所述捕获的图像并从所述捕获的图像提取所述发束的定量测量的处理器，/n其特征在于对所捕获的图像应用过滤器以在进行所述图像的后续分析之前去除检测到的任何杂散毛发。/n

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20170623 EP 17177721.21.一种用于测量发束(10)的运动特性的装置(1)，该装置(1)包括：
所述发束(10)可安装在其上的运动装具(2)，该运动装具可操作以对所述发束施加强制振荡；
照相机(3)，其用于在施加所述强制振荡期间和之后在毛发样品的运动过程中捕获所述发束(10)的图像；和
可通信地连接到所述照相机(3)的计算机(4)，该计算机(4)包括用于处理所述捕获的图像并从所述捕获的图像提取所述发束的定量测量的处理器，
其特征在于对所捕获的图像应用过滤器以在进行所述图像的后续分析之前去除检测到的任何杂散毛发。


2.根据权利要求1所述的装置(1)，其中两个或更多个发束(10)可安装到所述运动装具(2)上，并且其中相同的强制振荡同时施加到所述两个或更多个发束(10)。


3.根据权利要求1或权利要求2所述的装置，其中所述定量测量包括以下一项或多项：x振幅；y振幅；所述发束的顶部和底部之间的相位；衰减时间；自然频率；所述发束的2D面积；及在运动之前、期间和之后2D面积的变化。


4.根据前述权利要求中的任一项所述的装置(1)，其中所述计算机(4)包括用于接收基于使用所述发束(10)进行的消费者研究的消费者建模数据的输入。


5.根据权利要求4所述的装置(1)，其中接收的所述消费者建模数据是通过将Thurstonian模型应用于消费者对两个或更多个发束之间的相对差异的感知而计算的消费者感知值d撇号(d’)。


6.根据权利要求4或权利要求5所述的装置(1)，其中在接收消费者建模数据时，所述处理器应用交叉验证模型，所述交叉验证模型将来自所述捕获图像的所述发束的定量测量与所述消费者建模数据相结合。


7.根据权利要求6所述的装置(1)，其中所述交叉验证模型是偏最小二乘模型，其将来自所述捕获图像的所述定量测量与从所述消费者建模数据提取的消费者感知值(d’)相...

【专利技术属性】
技术研发人员：C·D·本特利，L·G·格里菲斯，E·G·马赫斯，J·M·罗伯茨，G·J·克利弗，A·M·斯塔西克，J·S·考恩，G·F·劳顿，
申请(专利权)人：荷兰联合利华有限公司，
类型：发明
国别省市：荷兰;NL