[发明专利]基于深度学习的毛囊自动识别方法和系统及植发机器人

权利要求书

1.基于深度学习的毛囊自动识别方法，其特征在于：包括以下步骤：

提取采集图像中取发区域中的毛囊图像；

从毛囊图像中提取各个目标毛囊图像；

构建深度学习模型并评估目标毛囊图像；

根据评估结果选取符合预设条件的毛囊识别图像；

根据毛囊识别图像获取毛囊图像中毛囊根部位置信息。

2.如权利要求1所述的基于深度学习的毛囊自动识别方法，其特征在于：所述取发区域是根据设置于头发部位的取发区域定位装置进行识别的，通过识别所述取发区域定位装置确定取发区域。

3.如权利要求1所述的基于深度学习的毛囊自动识别方法，其特征在于：所述取发区域中的毛囊图像通过图像识别处理得到各个目标毛囊轮廓的拟合矩形。

4.如权利要求1所述的基于深度学习的毛囊自动识别方法，其特征在于：所述目标毛囊图像的评估是根据目标毛囊图像中毛囊形态特征进行筛选，所述形态特征包括毛囊的分叉、过细、多聚、模糊中任一项或多项的特征；具体如下：

对目标毛囊图进行以下任一项或多项的图像处理：进行毛囊图像清晰度评估、进行毛囊聚生检测、进行毛囊毛发过细检测；对经过上述图像处理后的图像进行毛囊分叉评估；或

所述毛囊根部位置信息是通过毛囊根部定位处理来实现的，具体步骤如下：

将经过毛囊分叉评估处理的图像输入到包括FCN结构和CNN结构的双头神经网络，经过神经网络处理后输出毛囊根部位置信息。

5.如权利要求4所述的基于深度学习的毛囊自动识别方法，其特征在于：所述双头神经网络中的FCN结构采用U-Net神经网络，输出的数据结构是特征图；所述CNN结构的神经网络采用深度可分离卷积机制，输出的数据结构是特征向量。

6.植发路径规划方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1：利用权利要求1至5任一项所述的基于深度学习的毛囊自动识别方法得到毛囊根部位置信息；

S2：根据毛囊根部位置信息计算植发路径，获取对待取毛囊的最短遍历路径。

7.如权利要求6所述的植发路径规划方法，其特征在于：所述植发路径的计算采用蚁周模型来求解。

8.基于深度学习的毛囊自动识别系统，其特征在于：所述系统包括

至少一个处理器；

至少一个存储器，用于存储至少一个程序；

当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现如权利要求1至5任一项所述的基于深度学习的毛囊自动识别方法。

9.植发机器人，其特征在于：包括机器人主体、设置于主体上的控制器；所述控制器接收采集到的含有毛囊的采集图像，所述控制器对采集图像进行处理得到目标毛囊图像的毛囊根部位置信息，并根据毛囊根部位置信息生成植发路径；所述控制器设置有毛囊识别模块、毛囊评估定位模块、植发路径规划模块；

所述毛囊识别模块用于将原始图像数据流中的毛囊图像逐一提取，并传递至下一个模块；

所述毛囊评估定位模块用于逐一处理上一模块所提取的毛囊图像，对其进行评估筛选，并计算毛囊根部坐标以作为入刀位置；

所述植发路径规划模块用于对植发路径进行计算，以获取对待取发毛囊的最短遍历路径。

10.如权利要求9所述的植发机器人，其特征在于：所述毛囊识别模块包括紧绷器识别单元和毛囊识别单元；所述紧绷器识别单元用于识别取发区域定位装置；所述毛囊识别单元用于识别毛囊，并对其做逐一的提取；或

所述毛囊评估定位模块包括毛囊评估单元和毛囊根部定位单元；所述毛囊评估单元用于根据毛囊的分叉、过细、多聚、模糊并筛选符合要求的目标毛囊图像；所述毛囊根部定位单元用于对已筛选的目标毛囊图像进行毛囊根部定位，并作为植发时的入刀点。