[发明专利]一种多功能化妆品防水性能检测系统及方法

权利要求书

1.一种多功能化妆品防水性能检测系统，其特征在于，包括：

预处理模块，用于对需要进行多功能防水性能检测的第一检测化妆品进行预处理，获得预处理完成后的第二检测化妆品；

训练模块，用于训练检测设备控制模型；

控制模块，用于基于所述检测设备控制模型，控制检测设备对第二检测化妆品进行冲刷；

检测模块，用于获取第二检测化妆品的第一数据和对所述第二检测化妆品冲刷后获得的第三检测化妆品的第二数据，基于所述第一数据和所述第二数据，确定防水性检测结果；

其中，所述预处理模块执行如下操作：

设置人体部位模型，同时，获取所述第一检测化妆品的第一产品类型；

基于所述第一产品类型，确定所述第一检测化妆品对应于所述人体部位模型的涂抹区域；

获取预设的检测员分布图，从所述检测员分布图中确定至少一个第一检测员，提醒所述第一检测员在所述涂抹区域涂抹预设分量的所述第一检测化妆品；

在所述第一检测员涂抹所述第一检测化妆品的过程中，获取所述第一检测员进行样品涂抹的多个实验图像；

基于行为识别技术，从所述实验图像中提取所述第一检测员的多个第一行为；

将所述第一行为与预设的不规范设置行为库中的第二行为进行匹配，若存在匹配符合，对相应所述第一检测员进行提醒；

当提醒完成后，获取相应所述第一检测员的第三行为，并将所述第三行为和所述第二行为进行匹配，判断是否存在匹配符合；

若是，将对应所述第一检测员作为第二检测员，同时，获取预设的检测员分布图，从所述检测员分布图中确定距离所述第二检测员最近的所述第一检测员，并作为第三检测员；

调度所述第三检测员对设置不规范的所述第一检测化妆品进行重新涂抹；

当需要重新涂抹的所述第一检测化妆品全部重新涂抹后，完成对所述第一检测化妆品的预处理，获得第二检测化妆品；

其中，所述训练模块执行如下操作：

获取预设的多个化妆品的冲刷记录；

将所述冲刷记录输入预设神经网络模型进行模型训练；

当所述神经网络模型训练至收敛时，完成训练，将对应所述神经网络模型作为所述检测设备控制模型；

其中，所述控制模块执行如下操作：

获取所述第二检测化妆品的第二产品类型；

基于所述检测设备控制模型，根据所述第二产品类型，确定所述检测设备的控制方案；

解析所述控制方案，获得所述检测设备中子设备的启动次序，同时，获取所述子设备唯一的第一设备编号；

基于所述启动次序，根据所述控制方案，确定所述子设备对应的第二水流参数，并与对应所述第一设备编号进行关联；

控制所述检测设备中的所述子设备按照所述启动次序启动，匹配启动的所述子设备的第二设备编号与所述第一设备编号；

若匹配符合，确定匹配符合的所述第一设备编号关联的所述第二水流参数；

基于所述第二水流参数，控制对应所述子设备对所述第二检测化妆品进行冲刷，直至冲刷完成；

其中，所述检测模块执行如下操作：

基于大数据技术，获取多个第一计量方法；

获取所述第一计量方法对应的历史计量数据的报错记录；

解析所述报错记录，获取所述报错记录的错误类型，所述错误类型包括：方法性错误和非方法性错误；

当所述错误类型为方法性错误时，获取报错后的校验数据；

将报错的所述历史计量数据和对应的校验数据进行匹配，确定数据偏差值；

若所述数据偏差值大等于预设的数据偏差值阈值，剔除对应所述第一计量方法，将剩余所述第一计量方法作为第二计量方法；

基于预设的成本性分析模型，对所述第二计量方法进行成本性分析，获得成本值；

基于预设的困难性分析模型，对所述第二计量方法进行困难性分析，获取实施所述第二计量方法的困难值；

对所述成本值和所述困难值进行求和计算，将所述成本值与所述困难值的和作为对应所述第二计量方法的排序值；

确定所述排序值最小的所述第二计量方法，并作为目标计量方法；

基于所述目标计量方法，获取所述第二检测化妆品的第一数据和对所述第二检测化妆品冲刷后获得的第三检测化妆品的第二数据；

基于所述第一数据和所述第二数据，确定防水性检测结果。