BR112019027162A2 - aparelho para medir características de movimento de uma mecha de cabelo, método para medir características de movimento de uma mecha de cabelo e produto de programa de computador - Google Patents

Abstract

Aparelho e método para medir características de movimento de uma mecha de cabelo, o aparelho compreendendo: uma plataforma de movimento sobre a qual a mecha de cabelo é montável, a plataforma de movimento operável para aplicar uma oscilação forçada à mecha de cabelo; uma câmera para capturar imagens da mecha de cabelo durante o movimento da amostra de cabelo, durante e após a aplicação da oscilação forçada; e um computador conectado de forma comunicativa à câmera, o computador incluindo um processador para processar as imagens capturadas e extrair medições quantitativas da mecha de cabelo das imagens capturadas, em que um filtro é aplicado às imagens capturadas para remover quaisquer fios perdidos detectados antes da análise subsequente das imagens ser realizada.

Description

“APARELHO PARA MEDIR CARACTERÍSTICAS DE MOVIMENTO DE UMA MECHA DE CABELO, MÉTODO PARA MEDIR CARACTERÍSTICAS DE MOVIMENTO DE UMA MECHA DE CABELO E PRODUTO DE PROGRAMA DE COMPUTADOR” CAMPO DA INVENÇÃO

[001] A presente invenção refere-se a um aparelho e método para medir características de movimento do cabelo, particularmente a medições relacionadas ao movimento e à oscilação do cabelo, particularmente durante e após a aplicação de uma oscilação forçada no cabelo.

ANTECEDENTES DA INVENÇÃO

[002] A maneira como o cabelo se move tem sido um ponto de interesse para os consumidores e fabricantes de produtos para o cabelo. De forma geral, é desejável um movimento ou movimento natural dos cabelos.

Cada vez mais, produtos para o cabelo, como xampu, condicionadores, tratamentos para o cabelo e produtos para o cabelo, estão sendo vendidos junto com as alegações de que eles proporcionam melhorias no movimento e/ou no salto do cabelo.

[003] No entanto, diferentemente de outros parâmetros do cabelo, como espessura ou brilho, determinação de movimento ou salto, até o momento, de forma geral se baseia na análise qualitativa do movimento, que é com base na percepção do consumidor e não em dados técnicos.

[004] Com os atributos do movimento do cabelo cada vez mais importantes para os consumidores, é necessário fornecer um mecanismo aprimorado para avaliar essas características do movimento do cabelo de maneira confiável e reproduzível.

[005] Galliano et al., International Journal of Cosmetic Science, Vol. 37, n. 1, fevereiro de 2015, páginas 56-62, descrevem um método de avaliação instrumental do movimento do cabelo, a fim de propor novos critérios no desempenho de produtos para os cabelos. O método consiste em um sistema de aquisição de vídeo com câmeras rápidas. A avaliação in vitro do movimento das amostras de cabelo permite uma melhor compreensão dos fenômenos que aparecem quando várias tecnologias de tratamento e penteado são aplicadas sobre os mecanismos dos movimentos dos cabelos.

[006] Da mesma forma, Galliano et al, IFSCC 2014, 2014, páginas 1-2 e páginas 1-16, descrevem uma avaliação do movimento do cabelo como uma nova percepção para sua percepção visual. Um método in vitro de cinco câmeras digitais permite a aquisição de vídeo 'move Hair 3D'.

Permite simular dois tipos de movimento dos cabelos: um movimento contínuo e um modo de amortecimento. Para diferentes frequências, são observadas várias formas de movimento, de um pêndulo simples a um movimento rotativo mais complexo em 3 dimensões. Através da análise das mudanças nesses diferentes parâmetros, o impacto dos produtos para os cabelos pode ser avaliado e fórmulas mais adequadas podem ser desenvolvidas.

[007] US 2015/072332 A1 descreve um aparelho e métodos para gerar um teste de avaliação de escolha forçada para um sujeito, o teste compreendendo uma sequência de blocos de itens, cada bloco de itens compreendendo uma pluralidade de itens aos quais o sujeito é obrigado a responder. O esquema é com base no item-resposta de Thurstoniano.

DESCRIÇÃO RESUMIDA DA INVENÇÃO

[008] Por conseguinte, a presente invenção visa resolver os problemas acima, fornecendo, de acordo com um primeiro aspecto, um aparelho para medir as características de movimento de uma mecha de cabelo, o aparelho compreendendo: um plataforma de movimento na qual a mecha de cabelo é montável, a plataforma de movimento operável aplica uma oscilação forçada à mecha de cabelo; uma câmera para capturar imagens da mecha de cabelo durante o movimento da amostra de cabelo, durante e após a aplicação da oscilação forçada; e um computador conectado de forma comunicativa à câmera, o computador incluindo um processador para processar as imagens capturadas e extrair medições quantitativas da mecha de cabelo das imagens capturadas, em que um filtro é aplicado às imagens capturadas para remover quaisquer fios perdidos detectados antes da análise subsequente das imagens ser realizada.

[009] De forma geral, a mecha pode se mover como um corpo principal de cabelo. No entanto, cabelos soltos ou pequenos feixes de cabelos podem se soltar do corpo principal do cabelo. É identificada a existência desses fios perdidos ou pequenos feixes de fios (também conhecidos como “voadores”) afastados do corpo principal da mecha. A presente invenção está configurada para aplicar um filtro para excluir esses cabelos dispersos ou pequenos feixes de cabelos de análises posteriores, ignorando-os, excluindo assim passagens em análises posteriores da mecha de cabelo associada. Em outras palavras, um filtro é aplicado às imagens capturadas para excluir qualquer fio de cabelo detectado antes da análise subsequente das imagens. O filtro opera nas imagens para localizar o contorno da mecha de cabelo, em que o contorno exclui pelo menos parcialmente as fibras perdidas (“voadores”) que estão localizadas longe do corpo principal da mecha de cabelo. Ignorar as vias aéreas dessa maneira pode melhorar a localização da coluna.

[010] O filtro pode assumir a forma de uma relação de comprimento mínimo. A relação de comprimento mínimo pode ser um valor mínimo da relação entre o comprimento de um raio e o comprimento da mecha.

Ao excluir fios que excedem essa proporção de comprimento mínimo, é possível excluir fios que são amplamente separados do corpo principal da mecha (isto é, voadores). Quaisquer fios detectados na imagem que estejam fora dessa relação de comprimento mínimo podem ser considerados espúrios e ignorados durante a análise subsequente, o que pode incluir a determinação de qualquer uma ou mais das medições quantitativas mencionadas acima.

[011] Uma segunda opção para o filtro pode ser um limite de intensidade na imagem. As fibras dispersas podem tipicamente ter uma intensidade mais baixa na imagem e, consequentemente, aplicando um limiar de intensidade abaixo do qual partes da imagem são ignoradas, é possível implementar um filtro de fibra dispersa.

[012] Um filtro pode compreender um componente de limiar de intensidade e um componente de proporção de comprimento mínimo.

[013] As características opcionais da invenção serão agora apresentadas. Estes são aplicáveis isoladamente ou em qualquer combinação com qualquer aspecto da invenção.

[014] Em algumas formas de realização, duas ou mais mechas de cabelo são montáveis na plataforma de movimento, em que a mesma oscilação forçada é aplicada simultaneamente às duas ou mais mechas de cabelo.

[015] Deste modo, o aparelho fornece um mecanismo para medições quantitativas de cada mecha individual, mas também para medições comparativas (quantitativas e qualitativas) entre as duas ou mais mechas.

Cada uma das duas ou mais mechas pode ser tratada com diferentes produtos para o cabelo antes que as medições ocorram. Por conseguinte, o aparelho permite comparações quantitativas dos efeitos no ressalto e movimento das mechas de cabelo que surgem como resultado dos produtos para os cabelos utilizados. Os produtos para os cabelos aplicados às mechas de cabelo podem incluir um ou mais de: xampus, condicionadores, tratamentos capilares e produtos para o cabelo, por exemplo.

[016] As medições quantitativas podem incluir um ou mais dentre: amplitude x; amplitude y; fase relativa entre a parte superior e inferior da mecha de cabelo; tempo de decaimento; frequência natural; Área 2D da mecha de cabelo; mudança da área 2D do cabelo alternada entre antes e depois do movimento. Também são feitas medições quantitativas da área 2D da mecha de cabelo e como ele muda durante o estado estacionário do movimento. Por exemplo, o volume mínimo, máximo e médio da mecha de cabelo durante o movimento em estado estacionário pode ser medido.

[017] A medição da amplitude x é uma medida de quão longe a mecha de cabelo se move no eixo X horizontal.

[018] A medição da amplitude y é uma medida de quão longe a mecha de cabelo se move no eixo Y vertical.

[019] A fase relativa é uma medida da diferença de movimento entre a parte superior e inferior de uma mecha de cabelo.

[020] O tempo de decaimento é o tempo necessário para que a mecha de cabelo descanse após a interrupção da oscilação forçada.

[021] A frequência natural é uma medida da velocidade na qual a mecha de cabelo se move (na direção x e/ou y) após a excitação pela oscilação forçada.

[022] A área 2D da mecha de cabelo, conforme visualizada pela câmera (ou seja, o volume total no plano da imagem).

[023] A mudança na área 2D da mecha de cabelo antes e depois do movimento também pode ser chamada de alteração no volume da mecha de cabelo. Em outras palavras, a diferença de volume da mecha de cabelo, conforme visualizada pela câmera, antes e depois do movimento, pode ser medida.

[024] Em algumas formas de realização, o computador compreende uma entrada para receber dados modelados pelo consumidor com base em estudos do consumidor realizados usando as mechas de cabelo.

[025] Esses dados modelados pelo consumidor recebidos podem tipicamente assumir a forma de um valor de percepção do consumidor, “d primário” (d’), calculado pela aplicação de um modelo Thurstoniano ou outro modelo de variável latente, à percepção do consumidor de diferenças relativas entre duas ou mais mechas de cabelos alterna para um atributo de cabelo específico. O modelo Thurstoniano é um modelo de variável latente que mapeia as impressões do consumidor (a partir de estudos do consumidor), por exemplo, as impressões do consumidor sobre qual amostra de cabelo tem o melhor “salto” em categorias de resposta ordenadas e discretas. Sabe-se que os modelos Thurstonianos fornecem um mecanismo para tarefas de discriminação sensorial.

[026] Os dados brutos obtidos de grupos de consumidores podem estar relacionados a um ou mais atributos diferentes dos cabelos, exemplos dos quais incluem: - Salto; - Movimento leve; - Movimento fluido; - Movimento controlado.

[027] Esses atributos são termos que são comumente usados com relação ao movimento dos cabelos e termos comuns usados pelos consumidores na descrição das características dos movimentos dos cabelos.

Na realização de estudos com consumidores, nenhuma definição formal desses atributos foi fornecida aos consumidores. Será apreciado que as diferenças na compreensão e avaliação das pessoas de um determinado atributo são reduzidas considerando uma população maior de consumidores.

[028] Conforme descrito abaixo, um valor de atributo previsto é gerado para um determinado atributo com base em um modelo que foi criado com base nos dados do consumidor relacionados ao mesmo atributo. Por exemplo, um desempenho previsto para o atributo “salto” será com base em um modelo de salto que teve, durante sua criação, dados modelados pelo consumidor relacionados a “salto”. Em algumas formas de realização, ao receber medições quantitativas de uma mecha de cabelo, o processador aplica um modelo validado de forma cruzada que combina as medições quantitativas das mechas de cabelo usados na geração do modelo com os dados modelados pelo consumidor (provenientes de estudos com consumidores das mesmas mechas de cabelo que foram usadas para a geração de modelo validado de forma cruzada).

[029] O modelo validado de forma cruzada fornece uma correlação entre as medições quantitativas de um conjunto de mechas de cabelo e os valores de percepção do consumidor para o mesmo conjunto de mechas. Será apreciado que vários métodos de modelagem podem ser adequados para modelar essas correlações. Um exemplo de modelo validado de forma cruzada é um modelo de mínimos quadrados parciais (PLS), que correlaciona medições quantitativas derivadas das imagens capturadas com os valores de percepção do consumidor (d’) extraídos dos dados modelados pelo consumidor.

[030] Um modelo validado de forma cruzada específico pode incluir vários modelos de atributos. Cada modelo de atributo pode ser ele próprio um modelo validado de forma cruzada em relação a um único atributo de movimento específico. Por exemplo, um modelo validado de forma cruzada específico pode incluir um modelo de atributo para cada salto, movimento leve, movimento fluido e movimento controlado.

[031] Em algumas formas de realização, o processador é ainda configurado para aplicar um modelo preditivo a novas mechas de cabelo (isto é, mechas de cabelo não utilizadas na geração do modelo validado de forma cruzada). O modelo preditivo pode ser com base no modelo validado de forma cruzada. O modelo preditivo pode ser usado para analisar medições em laboratório de novos dados (ou seja, medições quantitativas de novas mechas de cabelo) e prever respostas do consumidor com base no modelo preditivo, que por sua vez é com base no (s) modelo (s) validado (s).

[032] Dessa maneira, o aparelho usa dados com base em laboratório na forma de modelos validados de forma cruzada para prever uma resposta do consumidor, permitindo assim que os benefícios de um estudo do consumidor sejam alcançados sem a necessidade de configurar e conduzir estudos de consumidor caros e demorados. Em outras palavras, os estudos anteriores do consumidor usados para produzir os modelos validados de forma cruzada atuam como uma ferramenta de calibração, de forma que as respostas do consumidor podem ser previstas para medições posteriores de mechas de cabelo feitos em uma plataforma de movimento.

[033] De acordo com um segundo aspecto da presente invenção, é fornecido um método para medir características de movimento de uma mecha de cabelo, o método compreendendo as etapas de: proporcionar uma plataforma de movimento sobre a qual a mecha de cabelo é montável, a plataforma de movimento operável para aplicar uma oscilação forçada à mecha de cabelo; fornecer uma câmera para capturar imagens da mecha de cabelo durante o movimento da amostra de cabelo, durante e após a aplicação da oscilação forçada; fornecer um computador conectado de forma comunicativa à câmera, o computador incluindo um processador; processar as imagens capturadas no processador; e extrair medições quantitativas da mecha de cabelo das imagens capturadas, em que um filtro é aplicado às imagens capturadas para remover quaisquer fios perdidos detectados antes da análise subsequente das imagens ser realizada.

[034] As características opcionais descritas acima em relação ao aparelho do primeiro aspecto podem todas ser aplicadas ao método do segundo aspecto. Em particular:

[035] O método pode ainda compreender a etapa de: receber em uma entrada do computador dados modelados pelo consumidor com base em estudos do consumidor realizados com a(s) mecha(s) de cabelo. Os dados modelados pelo consumidor recebidos são tipicamente um valor de percepção do consumidor, d primário (d’), calculado através da aplicação de um modelo Thurstoniano à percepção do consumidor de diferenças relativas entre duas ou mais mechas de cabelo.

[036] Ao receber dados modelados pelo consumidor, o processador pode gerar um modelo validado de forma cruzada que combina as medições quantitativas das mechas de cabelo das imagens capturadas com os dados modelados pelo consumidor. Opcionalmente, o modelo validado de forma cruzada é um modelo de mínimos quadrados parciais que correlaciona as medições quantitativas das imagens capturadas com os valores de percepção do consumidor (d’) extraídos dos dados modelados pelo consumidor.

[037] O método pode ainda compreender a etapa de aplicação de um modelo preditivo com base no modelo validado de forma cruzada para medições quantitativas tiradas de novos conjuntos de mechas de cabelo, o modelo preditivo predizendo respostas do consumidor aos novos conjuntos de mechas de cabelo com base nos modelos validados de forma cruzada.

[038] De acordo com um terceiro aspecto da presente invenção, é fornecido um produto de programa de computador que compreende instruções que, quando o programa é executado por um computador, e fornecidas em combinação com a plataforma de movimento e a câmera do primeiro e do segundo aspecto, fazem com que o computador execute as etapas restantes do método do segundo aspecto.

[039] Outras características opcionais da invenção são apresentadas abaixo.

BREVE DESCRIÇÃO DAS FIGURAS

[040] As formas de realização da invenção serão agora descritas a título de exemplo, com referência aos desenhos anexos nos quais: A Figura 1 mostra um diagrama esquemático de um aparelho de acordo com a presente invenção; A Figura 2 mostra a plataforma de movimento e a câmera do aparelho em mais detalhes; A Figura 3 representa uma imagem capturada da captura de tela de uma mecha de cabelo em movimento, a imagem capturada sendo analisada para obter medições quantitativas da mecha de cabelo; A Figura 4 mostra uma visão geral do método de obtenção de medições quantitativas usando o equipamento de medição; A Figura 5 mostra um exemplo de uma entrada do usuário para o processo de medição e análise realizado para obter medições quantitativas a partir das imagens capturadas pelo aparelho da presente invenção; A Figura 6 mostra um exemplo de análise realizada nas imagens capturadas para uma determinada mecha; A Figura 7 mostra outros processos de análise realizados nos dados das imagens capturadas; A Figura 8 representa um processo de calibração realizado para comparar as imagens obtidas usando a plataforma de movimento com os dados para o mesmo conjunto de produtos retirados de estudos com consumidores e medidas preditivas de resultado para um conjunto de produtos não relacionados; A Figura 9 mostra um exemplo de três mechas de cabelo na plataforma de movimento; As Figura 10A e 10B mostram dois exemplos de análise de imagem realizada nas três mechas de cabelo da Figura 9; As Figura 11A e 11B mostram dois exemplos adicionais de análise de imagem realizada nas três mechas de cabelo da Figura 9, incluindo a filtragem de cabelos voadores; As Figuras 12A, 12B e 12C mostram dados de posição horizontal para a primeira, a segunda e a terceira mecha da Figura 9, respectivamente; A Figura 13 mostra o ângulo de fase em estado estacionário em função do raio para as três mechas da Figura 9; A Figura 14 mostra a constante de decaimento de movimento em função do raio de cada uma das três mechas da Figura 9; As Figuras 15A, 15B e 15C mostram os perfis de tempo de volume (perfis de volume 2D) das três mechas da Figura 9, respectivamente; A Figura 16 mostra um exemplo de comprimento e largura do arco em função do tempo para uma única mecha; e A Figura 17 mostra um exemplo de dados retirados de um grupo de estudos do consumidor relacionados a quatro atributos diferentes do tipo de cabelo para 5 mechas, cada um deles tratado por um produto diferente.

DESCRIÇÃO DETALHADA DA INVENÇÃO

[041] O aparelho da presente invenção é configurado para medir características de movimento de uma ou mais mechas de cabelo, como descrito abaixo em mais detalhes com referência às Figuras 1, 2 e 3. Essas características (também conhecidas como “parâmetros de movimento”) podem incluir medições quantitativas de: amplitude x; amplitude y; fase relativa entre a parte superior e inferior da mecha de cabelo; tempo de decaimento; frequência; Área 2D da mecha de cabelo e; mudança na área 2D antes e depois do movimento.

[042] O aparelho da presente invenção também está configurado para aplicar um filtro para excluir as fibras dispersas localizadas longe do corpo da mecha de cabelo das análises posteriores, ignorando-as. As características do movimento medido podem, por sua vez, ser usadas para deduzir atributos do movimento do cabelo, como: salto, movimento leve, movimento fluido e movimento controlado para uma ou mais mechas de cabelo (10, 10a, 10b).

Também podem ser definidos vários outros atributos do movimento do cabelo.

Por exemplo, - Flexibilidade durante o movimento; - Manter a forma/ estilo/ alinhamento durante o movimento; - Menos “pesado” durante o movimento; - Movimento leve e; - Movimento animado.

[043] Esses atributos podem ser aplicáveis em vários países diferentes (por exemplo, Reino Unido, EUA, China, Japão, Indonésia, Índia, Tailândia e Brasil). Obviamente, atributos podem ser igualmente úteis em todos os países.

[044] Alguns outros atributos podem ser particularmente aplicáveis a consumidores em países específicos. Por exemplo: - Pesado (na Tailândia); - Sa-Luay (na Tailândia); - Flui lindamente/ naturalmente (na Tailândia); - Se move com vitalidade (na Indonésia), e; - Sarasara sensorial (no Japão).

[045] O aparelho (1) inclui uma plataforma de movimento (2) sobre a qual a mecha de cabelo é montável. Normalmente, isso inclui uma barra (não visível na Figura 2) que inclui vários porta-mechas, cada porta- mecha para engatar na parte superior de uma respectiva mecha de cabelo. A plataforma de movimento inclui um motor que aplica uma força oscilatória (a oscilação forçada) no eixo horizontal da barra, fazendo com que ela sofra um movimento oscilante na direção indicada “x”.

[046] Será apreciado que a frequência de oscilação pode ter uma faixa de valores adequados. Por exemplo, um intervalo adequado pode ser de 0,8 a 1,3 Hz. Pode haver uma frequência mais baixa, abaixo da qual o movimento oscilatório da mecha não é induzido, mas toda a mecha se move rigidamente com a oscilação forçada. Pode haver uma frequência superior, acima da qual são induzidos movimentos indesejáveis da mecha de cabelo (por exemplo, movimentos de torção). Uma frequência de oscilação preferida da barra pode ser 1,0 Hz. Igualmente, a frequência de oscilação pode ser um valor diferente e adequado. Será apreciado que vários fatores são importantes na determinação da frequência de oscilação forçada; pode não haver limites estritos para a frequência de oscilação forçada. Ao conectar todas as mechas de cabelo à barra única, qualquer movimento da barra fará com que a mesma força de movimento seja aplicada a cada mecha de cabelo montada (10a, 10b).

[047] A frequência de oscilação forçada usada ao fazer as medições quantitativas das mechas de cabelo usados na geração do modelo validado de forma cruzada pode ser idêntica à frequência de oscilação forçada usada para as medições quantitativas das mechas de cabelo utilizados como uma entrada para o modelo preditivo correspondente.

[048] Na forma de realização mostrada na Figura 2, a barra está localizada na frente de uma caixa de luz (21). Uma câmera (3), de forma específica uma câmera com recursos de vídeo, é montada a uma distância fixa da caixa de luz (21) para capturar imagens das amostras de cabelo (via quadros de um vídeo), não apenas durante a excitação inicial e o tempo em que a barra está oscilando (e em que as mechas de cabelo montadas sofrem, portanto, movimentos em estado estacionário); mas também por um período de tempo após a barra terminar de oscilar, em que as mechas de cabelo montadas sofrem decaimento de movimento. Dessa forma, a câmera é capaz de capturar imagens do movimento dos cabelos durante a oscilação forçada; mas também, imagens do decaimento do movimento após a oscilação forçada deixar de ser aplicada.

[049] As imagens podem ser obtidas de um vídeo gravado usando a câmera. As imagens são extraídas do vídeo. Cada imagem pode corresponder a um quadro do vídeo. A reanálise das imagens de um vídeo específico também pode ser possível sem ter que extrair novamente as imagens do vídeo. Em outras palavras, as imagens podem ser extraídas do vídeo apenas uma vez e armazenadas. As imagens armazenadas ficam disponíveis para análise sem ter que repetir a etapa de extrair as imagens do vídeo.

[050] Um atraso pode ser aplicado entre o início da gravação pela câmera (3) e o início do movimento de oscilação forçada pela plataforma de movimento (2). Como exemplo, esse atraso pode ter uma magnitude de 1 segundo ou mais; o tempo de execução do movimento durante o qual a barra é oscilada pode ter uma duração de 7 segundos ou mais; e o atraso entre a parada da oscilação forçada (interrompendo o movimento da barra) e o tempo em que a câmera para de capturar imagens pode ter um valor de 6 segundos ou mais. Será apreciado que esses períodos de tempo são apenas exemplos.

[051] O aparelho (1) compreende ainda um computador (4) que está conectado de forma comunicativa à câmera (3), o computador incluindo um processador para processar as imagens e/ou vídeos capturados pela câmera (3) e para extrair medições quantitativas da mecha de cabelo das imagens capturadas.

[052] O computador (4), a câmera (3) e a plataforma de movimento (2) podem ser conectados através de uma interface (5), como uma rede sem fio. Dessa forma, os programas em execução no computador também podem ser usados para controlar a plataforma de movimento e a câmera, em particular os horários de início e parada.

[053] O software de medição e análise executado pelo processador para processar as imagens e extrair medições pode ser gravado em qualquer plataforma adequada, como o Exelis IDL versão 8.3 ou versões posteriores, um recurso importante sendo a inclusão de uma função como a função IDL “IDLffVideoRead”, que realiza a conversão dos arquivos de vídeo obtidos em imagens. A presença de software criado de forma específica para funções de análise de imagem, como a biblioteca IMF_ImageAnalysis no Exelis IDL versão 8.4, também pode ser vantajosa.

[054] As câmeras adequadas incluem, entre outras, as câmeras Nikon D90, Nikon D5000 e Nikon D3200. Câmeras como a D3200 foram consideradas particularmente vantajosas, pois permitem ao usuário definir a velocidade do shutter no modo de vídeo manual. As velocidades do shutter de 1/500 s e 1/1000 s foram testadas e ambas funcionaram bem, com 1/1000 s apresentando um desempenho particularmente bom. Câmeras como a D90 e a D5000, que não permitem velocidade variável do shutter ao gravar vídeos, podem resultar em desfoque de movimento, o que torna o contorno da mecha mais indistinto e as medições subsequentes são menos precisas. Será apreciado que essas câmeras são apenas exemplos e muitas outras câmeras podem ser capazes do desempenho técnico detalhado aqui.

[055] A taxa máxima de quadros de vídeo para o D3200 foi de 25 quadros por segundo em varredura progressiva (25p) com tamanho de imagem de 1920 por 1080. Taxas de quadros mais altas que estão disponíveis apenas em menor resolução espacial dos modos de vídeo entrelaçado, como 50i, devem ser evitados, porque eles são compostos de duas exposições separadas entrelaçadas e o movimento entre as exposições pode criar uma imagem dupla.

[056] Além da medição e análise de uma única mecha de cabelo, as medições e análises podem ser realizadas pelo software em várias mechas (10a, 10b), que são montados simultaneamente na plataforma de movimento.

No caso de várias mechas, o número de mechas pode formar uma entrada para o software, e o software tentará encontrar nas imagens o número de mechas inseridos no software. O aparelho pode ser configurado para emitir um erro se o número especificado de mechas não puder ser identificado dentro do campo de visão da câmera.

[057] O aparelho também inclui um disco de calibração (não mostrado) localizado dentro do campo de visão da câmera. O disco de calibração possui um tamanho conhecido, fornecendo um mecanismo para calibrar os pixels das imagens capturadas em medições de espaço real.

[058] Um exemplo de uma imagem capturada de uma mecha de cabelo é mostrado na Figura 3, a imagem capturada sendo analisada para obter medições quantitativas da mecha de cabelo. Inicialmente, para cada mecha de cabelo na imagem, o software extrai o contorno (11) da mecha e a coluna (12) da mecha. O software analisa os parâmetros de movimento em vários raios igualmente espaçados (13a, 13b… 13n) ao longo do comprimento da mecha. No exemplo mostrado, o espaçamento entre os raios adjacentes é de 10 mm.

[059] As equações usadas para analisar o movimento de uma mecha de cabelo específica são definidas abaixo para cada estado estacionário (oscilação forçada) (equação (1)) e o tempo de decaimento (equação (2)) (após oscilação forçada).

[060] Estado estacionário: 2𝜋𝑡 𝜋𝜑 𝑥 = 𝐴 sin ( + )+𝐵 (1) 𝜆 180

[061] Estado de decaimento:

−(𝑡−𝑇2 ) 2𝜋𝑡 𝜋𝜑 𝑥 = 𝐴 sin ( + )𝑒 𝜏 +𝐵 (2) 𝜆 180

[062] Em que: x é a localização horizontal do ponto de cruzamento da coluna e um raio específico em mm; A é a amplitude em mm; t é o tempo em segundos; T2 é o tempo em segundos em que o movimento forçado é interrompido; λ é o comprimento de onda em segundos; φ é o ângulo de fase em graus; τ é o tempo de decaimento de movimento constante em segundos; B é o deslocamento em mm.

[063] A forma matemática de movimento modelada na direção x é sinusoidal (como acima). O valor da raiz quadrática média (RMS) do movimento sinusoidal descrito acima é RMS = A/ sqrt (2). O RMS é igual ao desvio padrão dos valores x, o que significa que a amplitude, A = sqrt (2) * desvio padrão (valores da posição x).

[064] Para o movimento na direção y, a amplitude do movimento na direção y é calculada como A_y = sqrt (2) * desvio padrão (valores da posição y).

[065] As etapas de medição e análise realizadas pelo software executado no processador do computador são descritas em mais detalhes abaixo com referência às Figuras 4 a 9.

[066] A Figura 4 mostra uma visão geral de um exemplo de um método para obter medições quantitativas usando o equipamento de medição.

[067] Em uma etapa inicial de configuração do instrumento (s4a), o aparelho é fornecido como descrito acima em relação às Figuras 1 e 2. Em detalhes, uma ou mais das seguintes sub-etapas são realizadas.

[068] Os parâmetros a serem utilizados durante a medição são carregados ou definidos pelo software. Tais parâmetros podem incluir: Velocidade de movimento, Amplitude de movimento, Hora de início do movimento, Hora de término do movimento, Hora de decaimento de movimento, taxa de quadros de vídeo, largura e altura do vídeo, velocidade do shutter de vídeo e abertura da lente, número de mechas, número de ciclos de oscilação forçada a ignorar antes do início da região de estado estacionário, separação radial da medição da mecha (mm), raio máximo (mm) e/ou tamanho do disco de calibração (mm).

[069] A configuração instrumental inclui definir o foco da câmera de forma que ela seja focada em cada uma ou mais mechas de cabelo a serem analisadas.

[070] Um pequeno vídeo do plano de fundo é capturado e convertido em uma única imagem, normalmente rotulada como “Plano de Fundo” e um pequeno vídeo do disco de calibração é capturado e convertido em uma única imagem, normalmente rotulada como “Calibração”.

[071] Em uma etapa subsequente (s4b), o estudo é iniciado. Isso inclui a inserção de detalhes da mecha, como o número de mechas. O tipo de cada mecha de cabelo e os tratamentos aplicados a cada mecha também podem ser observados. A captura de vídeo de mechas ou mechas de cabelo é iniciada no horário de início T0; T0 é anotado.

[072] O movimento de oscilação forçada da barra é iniciado, é anotado o tempo de início do movimento de oscilação relativo a T0, TS.

[073] O movimento de oscilação forçada da barra é interrompido e o tempo de parada TE, em relação a T0, é observado.

[074] Após um determinado período de tempo da TE, que é escolhido para capturar o decaimento do movimento das mechas, a gravação do vídeo é interrompida.

[075] Nas etapas subsequentes (s4c) e (s4d), são realizadas análises de fundo, corte e calibração das imagens capturadas. Isso inclui: converter o arquivo de vídeo do plano de fundo em uma única imagem de plano de fundo, converter o arquivo de vídeo do disco de calibração em uma única imagem de disco de calibração e extrair do arquivo de vídeo uma sequência de imagens da mecha para análise.

[076] A região da caixa de luz na imagem de fundo é identificada pela identificação das coordenadas de corte, que correspondem à região da caixa de luz (s4c).

[077] Para calibrar o tamanho do pixel da imagem do disco de calibração (s4d), o disco de calibração é identificado na imagem do disco de calibração. O tamanho conhecido do disco de calibração é usado para calcular o tamanho do pixel no mundo real.

[078] Em uma etapa subsequente, a sequência da imagem da (s) mecha (s) desejada (s) do movimento forçado e decaimento é medida. As imagens cortadas/ calibradas podem ser armazenadas.

[079] Em uma etapa subsequente, (s4f), os dados de movimento obtidos são armazenados.

[080] Os dados de movimento são então analisados (s4g), incluindo as seguintes etapas de análise: - Determinando o tempo de início do movimento, T1 usando dados de movimento no topo da mecha junto com TS e TE; - Determinação do tempo final de movimento, T2, usando os dados de movimento no topo da mecha junto com TS e TE; - Ajustar uma onda senoidal ao topo dos dados da mecha, retornando A0, λ0, φ0 e B0; - Determinação do início da região de estado estacionário,

usando a hora de início do movimento, ajuste e Nc, em que Nc é o número de ciclos de oscilação no início da oscilação forçada que devem ser ignorados antes de iniciar a região de estado estacionário; - Determinar o final da região de estado estacionário e o início da região de decaimento, correspondente a T2; - Ajustar ondas senoidais a cada raio alternando os dados entre T1 e T2 e retornar Ai, λi, φi e Bi; cada ponto ajustado corresponde a uma interseção da coluna e a um raio respectivo; - Ajustar as ondas senoidais em decomposição a cada raio alternando os dados entre T2 e TE e retornar os parâmetros de análise de movimento Ai, λi, φi, τi e Bi; cada ponto ajustado corresponde a uma interseção da coluna e a um raio respectivo.

[081] Em uma etapa subsequente, os parâmetros de análise de movimento são salvos (s4h).

[082] Se desejado, um vídeo resultante é criado usando os arquivos de imagem resultantes.

[083] O software pode fornecer ao usuário opções diferentes para: - Capturar o movimento da mecha e medir o movimento para um vídeo isolado ou; - Capturar vários vídeos da mecha e analisar os vídeos posteriormente.

[084] A Figura 5 representa um exemplo de uma interface de entrada do usuário para um processo de medição e análise realizado para obter medições quantitativas a partir de imagens capturadas pelo aparelho da presente invenção. Neste exemplo, o processo de medição e análise inclui as seguintes etapas.

[085] 1. Definindo parâmetros na caixa de diálogo de Interface de entrada do usuário (exemplo mostrado na Figura 5):

1.1 Inserir o fator usado para segmentar a região da caixa de luz e as mechas (no exemplo da Figura 5, o valor do limite de segmentação = 0,75);

1.2 Inserir o deslocamento da parte superior da mecha em pixels (pixels deslocados) a partir da parte superior da imagem cortada (no exemplo da Figura 5, o valor do deslocamento = 0 (pixels));

1.3 Inserir o valor do diâmetro do disco de calibração (no exemplo da Figura 5, o valor do diâmetro do disco de calibração = 200,0 (Unidades = 'mm'));

1.4 Digitar o número de mechas esperados na sequência de vídeo/ imagem;

1.5 Inserir a distância da origem do movimento acima da parte superior da imagem cortada (no exemplo da Figura 5, o valor dessa distância, o deslocamento central = 10,0 (mm));

1.6 Inserir o intervalo de distância para as medições ao longo de cada mecha (no exemplo da Figura 5, o valor do intervalo de distância (separação de raios) = 10,0 (mm));

1.7 Inserir a taxa de quadros de vídeo, em quadros por segundo (no exemplo da Figura 5, o valor da taxa de quadros = 25,0);

1.8 Inserir a proporção de comprimento mínimo, Raio min, que é usado para ignorar os cabelos voadores espúrios e, assim, melhorar as coordenadas da coluna da mecha;

1.9 Inserindo o número de ciclos a serem pulados após o início do movimento, Nc, que é usado para definir o início do estado estacionário (no exemplo da Figura 5, o valor do número de ciclos de salto = 1,0);

1.10 Inserir o início e o fim da hora do movimento (no exemplo da Figura 5, o valor para a hora inicial e final é definido como zero);

1.11 Marcar a caixa “Usar arquivos de vídeo em análise” para usar vídeos, desmarcar os arquivos de sequência de imagens.

[086] 2. Opções de exibição e resultado:

2.1 Marcar a caixa “Mostrar imagens durante a análise” para exibir a imagem resultante durante o processamento, desmarcar para não exibir;

2.2 Marcar a caixa de seleção “Salvar imagens de resultado” para salvar as imagens de resultado;

2.3 Marcar a caixa “Salvar resultado do vídeo” para salvar as imagens do resultado em um formato de vídeo;

2.4 Marcar a caixa de seleção “Excluir arquivos de quadro de filme após a medição” para excluir a sequência de imagens criada no vídeo. A sequência da imagem pode ser excluída após a conclusão da medição e análise;

2.5 Marcar a opção “Excluir arquivos de imagem resultante” para remover as imagens resultantes após a criação do vídeo resultante;

2.6 Marcar a caixa “Re-analisar as medidas de movimento” para reanalisar os dados de medição. Pode ser útil fazer isso se os parâmetros que afetam essa análise (taxa de quadros, número de ciclos a serem pulados, início do movimento e horários de término) forem alterados;

2.7 Marcar a caixa “Usar modelos de atributo PLS” para calcular atributos visuais das medidas de movimento;

2.8 Marcar a caixa de seleção “Usar todos os modelos de atributos PLS na pasta”, desmarcar para selecionar os arquivos de modelos de atributos desejados;

2.9 Definir o raio usado no modelo PLS para os parâmetros horizontais, X, em mm;

2.10 Definir o raio usado no modelo PLS para os parâmetros verticais, Y, em mm.

[087] 3. Salvar o usuário acima dos parâmetros definidos, que se tornam as configurações iniciais na próxima execução do programa. As configurações também podem ser gravadas em um arquivo de log de texto. As configurações de qualquer nova medição subsequente para nova análise podem ser anexadas. Cada entrada com a data e hora atuais. Este arquivo estará na pasta que contém os filmes ou dentro da pasta de imagens, se estiver analisando ou medindo novamente os arquivos de sequência de imagens.

[088] 4. A exibição de uma mensagem de status será exibida com instruções ou informações de status.

[089] 5. Definição do arquivo de vídeo ou imagem de fundo.

[090] 6. Definição do arquivo de vídeo ou imagem do disco de calibração.

[091] 7. Definição da sequência de vídeo ou imagem da mecha de cabelo. Mais de um arquivo de vídeo pode ser selecionado para facilitar o processamento em lote.

[092] 8. Convertendo vídeos em imagens.

[093] 9. Localização das coordenadas de corte (Superior, Inferior, Esquerda e Direita) usando a imagem e o procedimento de plano de fundo (as coordenadas de corte correspondentes à região da caixa de luz).

[094] 10. Medindo o disco de calibração.

[095] 11. Medindo a sequência da imagem.

[096] 12. Definição dos tempos da imagem = Número da imagem/ taxa de quadros.

[097] 13. Salvando resultados.

[098] 14. Analisando o movimento da mecha.

[099] 15. Cálculo das amplitudes da posição Y da interseção da coluna com o raio para cada raio e para cada mecha.

[0100] 16. Se o modelo de atributo visual PLS for selecionado,

calcule os valores do atributo.

[0101] 17. Calculando e salvando as estatísticas de volume de cabelo e preenchido, incluindo quaisquer gráficos produzidos pelo software de análise.

[0102] 18. Armazenando parâmetros de estado estacionário e de decaimento de movimento.

[0103] 19. Armazenando estatísticas de largura.

[0104] 20. Exibindo os resultados.

[0105] 21. Criando vídeo de resultados a partir de resultados.

[0106] Obviamente, será apreciado que o método descrito acima, e a interface do usuário mostrada na Figura 5, são fornecidos apenas como exemplos.

[0107] A Figura 6 descreve um exemplo das etapas de análise detalhadas que podem ser realizadas nas imagens capturadas para um determinado conjunto de mechas.

[0108] As etapas a seguir são executadas pelo software de análise de movimento, que percorre cada uma das imagens capturadas, executando as etapas em cada imagem (a menos que seja indicado o contrário): - Carregando a imagem (s6a); - Encontrar as mechas na imagem carregada (s6b); - Rotular as mechas presentes na imagem (s6c), configurando a respectiva região de imagem para cada mecha; - Executar a seguinte análise detalhada (s6d) para cada mecha na imagem: - Medir a parte superior das coordenadas da mecha (s6e); - Se a primeira imagem e a primeira mecha, crie uma imagem de raio rotulada (s6f); - Mudar a imagem do raio para a posição horizontal da mecha; - Remoção de peças de arcos fora da mecha; - Medir os arcos (por exemplo, em mm) (s6h), incluindo: - Contar o número de fragmentos de arco: - Se houver apenas 1 fragmento de arco, medirá as coordenadas X e Y do centro de gravidade do arco; - Se houver mais de 1 fragmento de arco, calcule o comprimento total de todos os fragmentos; Mantenha o fragmento maior e remova quaisquer outros fragmentos com um fragmento de comprimento FragLen, em que FragLen/ TotalLen < RazãoMin. Calculando a coordenada do centro de gravidade dos fragmentos de arco restantes. Salvando como Xpos e Ypos; - Determinação as coordenadas X e Y da borda esquerda e as coordenadas X e Y da borda direita, - Determinação das coordenadas X e Y do centro de gravidade; - Medir as áreas da mecha e as áreas preenchidas, o que inclui as lacunas entre os cachos de fibras separadas; - Criando uma imagem de resultado, se solicitado (s6i); - Exibição da imagem resultante, se solicitado; - Salvar a imagem resultante, se solicitado.

[0109] A Figura 7 mostra um exemplo de outros processos de análise realizados no processador nos dados das imagens capturadas para rastrear os parâmetros de medição em função do tempo durante uma fase estacionária, estado estacionário (oscilação forçada) e uma fase de decaimento. Neste exemplo, o software no processador faz com que o processador execute as seguintes etapas: - Determinação do início do movimento, início do estado estacionário e fim do movimento, (s7a); - Ajuste de regiões de estado estacionário para todos os raios, (s7b); - Montagem do decaimento de movimento para todos os raios, (s7c); - Cálculo de amplitudes verticais, (s7d); - Cálculo dos resultados estatísticos (s7e), que podem incluir: a média, mín., máx. e desvio padrão das medidas de largura, comprimento e largura do arco (Feret máximo do arco) na fase estacionária, na fase de estado estacionário e no último trimestre da fase de decaimento; e - Armazenamento de arquivos de dados e/ou outros arquivos (s7f).

[0110] O resultado da análise pode incluir: - Imagens de resultados, como mostrado na Figura 10A, Figura 10B, Figura 11A e Figura 11B; - medições quantitativas de mechas de cabelo; - Gráficos, como os mostrados na Figura 12A, Figura 12B, Figura 12C, Figura 13, Figura 14, Figura 15A, Figura 15B e Figura 15C; - um ou mais dos seguintes parâmetros em cada raio para cada ponto do tempo no vídeo para cada mecha: - Comprimento do arco, que é a largura do cabelo, sem incluir os voadores; - Coordenadas do centro de gravidade X (horizontal) em mm; - Coordenadas do centro de gravidade Y (vertical) em mm;

- Largura da mecha em mm, que inclui voadores; - coordenadas a esquerda X em mm; - coordenadas a esquerda Y em mm; - coordenadas a direita X em mm; - coordenadas a direita Y em mm; - Coordenadas da posição X em mm, coordenadas da coluna capilar; e - Coordenadas da posição Y em mm, coordenadas da coluna capilar.

[0111] As estatísticas de largura e comprimento do arco também podem ser calculadas, fornecendo os valores de desvio médio, mínimo, máximo e padrão do parâmetro de largura para a fase estacionária, a fase de estado estacionário e o último trimestre da fase de decaimento, para cada mecha.

[0112] As medidas de “volume de cabelo” da área capilar e da área preenchida podem ser calculadas para todas as mechas, para cada vídeo e cada mecha, fornecendo, por exemplo:

1. Volume da mecha do cabelo (área) em mm2 no primeiro momento;

2. Volume da mecha do cabelo no último momento;

3. Mínimo do volume da mecha na fase Estado estacionário;

4. Máximo do volume da mecha de cabelo na fase de estado estacionário;

5. Média do volume da mecha do cabelo na fase de estado estacionário;

6. Amplitude do volume da mecha de cabelo na fase de estado estacionário. A amplitude é o desvio padrão multiplicado pela raiz quadrada de 2;

7. Como acima, mas usando o volume preenchido (que inclui lacunas na mecha de cabelo).

[0113] Um exemplo de dados de Volume de Cabelo é mostrado graficamente em cada uma das Figura 15A, Figura 15B e Figura 15C. Um exemplo de dados de Comprimento e largura do arco é plotado na Figura 16.

[0114] Uma outra forma de realização que incorpora dados do consumidor é agora descrita em relação à Figura 8. Nesta forma de realização, um processo do tipo calibração é realizado para combinar imagens tiradas usando a plataforma de movimento com dados para o mesmo conjunto de produtos retirados de estudos com consumidores e, assim, produzir medidas preditivas resultantes para um conjunto de produtos não relacionados, às vezes chamado de “produtos de validação”.

[0115] Nesta forma de realização, o computador (4) compreenderá uma entrada para receber dados brutos do consumidor e/ou dados modelados pelo consumidor processados com base nos estudos do consumidor realizados usando as mechas de cabelo, via interface (5) ou de outra forma.

[0116] Em uma etapa inicial, (s8a), um conjunto de calibração de mechas de cabelo é produzido, com diferentes mechas de cabelo sendo tratadas por diferentes produtos de cabelo.

[0117] Em uma etapa subsequente (s8b), as mechas de cabelo são montadas na plataforma de movimento (2) do aparelho (1) e as imagens são obtidas com a câmera (3). O processador do computador (4) realiza medições e análises desses “dados de laboratório” obtidos usando o aparelho de acordo com qualquer um ou mais dos métodos descritos anteriormente.

[0118] Separadamente, são realizados estudos do consumidor (s8c), nos quais os consumidores fornecem suas opiniões sobre vários aspectos do movimento do cabelo das mesmas mechas de cabelo (tratadas).

Os resultados do consumidor podem ser obtidos observando as mechas, duas de cada vez. Ao analisar em pares, os consumidores podem mais facilmente fornecer respostas úteis em relação à questão de saber se um atributo de movimento é maior ou menor para uma determinada troca sobre outra.

[0119] Os dados do consumidor são então modelados (s8d) usando um algoritmo que pode ou não ser executado no computador (4). Essa etapa de modelagem cria um valor geral de percepção do consumidor “d primário” (“d’“) para cada produto e para cada atributo de movimento de interesse - esses são os dados modelados pelo consumidor. Será apreciado que existem vários modelos adequados para gerar os dados modelados pelo consumidor. Por exemplo, o algoritmo pode aplicar um modelo Thurstoniano à percepção do consumidor de diferenças relativas entre as duas ou mais mechas de cabelo para derivar os dados modelados pelo consumidor (que incluem os valores de percepção do consumidor, d’).

[0120] Em uma etapa de modelagem adicional (s8e), ao receber dados modelados pelo consumidor, o processador gera um modelo validado de forma cruzada que combina as medições quantitativas das mechas de cabelo das imagens capturadas com os dados modelados pelo consumidor. Será apreciado que existem vários modelos adequados para o modelo validado de forma cruzada, o que de forma geral corresponde a uma correlação entre os dados modelados pelo consumidor e as medições quantitativas. Um exemplo de modelo validado de forma cruzada é um modelo de mínimos quadrados parciais (PLS) que correlaciona as medições quantitativas das imagens capturadas com os valores de percepção do consumidor (d’) extraídos dos dados modelados pelo consumidor.

[0121] Um modelo preditivo pode ser criado (s8f) a partir do modelo validado de forma cruzada. Esse modelo preditivo usa o relacionamento conhecido entre os dados de laboratório e os dados do consumidor, conforme avaliado pelo modelo validado de forma cruzada, para prever as respostas do consumidor para novos “dados de laboratório” (s8g) de um novo conjunto de produtos (s8h) de mechas de cabelo. O resultado do modelo preditivo (s8f) é, portanto, medidas preditivas do consumidor (s8i), que incluem valores de percepção previstos do consumidor para os novos produtos.

[0122] As etapas executadas pelos algoritmos de software para calcular os atributos visuais (isto é, a resposta prevista do consumidor) são descritas em mais detalhes abaixo.

[0123] Inicialmente, os modelos de mínimos quadrados parciais (PLS) devem ser usados para calcular as medidas, que preveem a pontuação dos atributos visuais. As medidas normalmente usadas são:

1. Amplitude da posição X na fase de estado estacionário no raio definido na interface do usuário (Raio Pls);

2. Ângulo relativo da fase em graus (= Ângulo da fase [Raio Pls] - Ângulo da fase [0]);

3. Tempo de decaimento constante (em Raio Pls);

4. Oscilações por minuto (= 60/ comprimento de onda de decaimento);

5. Amplitude da posição Y (em Raio Pls Y).

[0124] As medidas são calculadas para cada opção no arquivo de vídeo.

[0125] Um modelo preditivo, pode incluir vários modelos de atributos, cada modelo de atributo correspondente a um atributo de cabelo.

[0126] No exemplo de um modelo PLS, um modelo de atributo específico pode incluir uma descrição contendo 'Medidas de movimento da mecha' para especificar que o modelo usa os parâmetros de movimento definidos, uma vez que os modelos PLS podem ser criados para outras medidas de método. Um modelo de atributo PLS específico pode incluir uma estrutura de dados PLS, na qual:

1. PLS.Name: fornece o nome do atributo, como movimento fluido;

2. PLS.Measures: fornece os nomes das medidas (intercepto, amplitude x (mm), fase relativa [º], tempo (s) de decaimento, oscilações/ min, amplitude y (mm));

3. PLS.Offsets: é o valor de interceptação;

4. PLS.Wts: são os pesos da medida.

[0127] No exemplo do modelo PLS, os valores dos atributos visuais resultantes podem ser descritos pelo seguinte relacionamento: 5 𝐴 = 𝐶 + ∑ 𝑊𝑖 𝑀𝑖 1 em que: A = valor previsto do atributo visual; C= deslocamento ou interceptação; Wi = Medir o fator de ponderação, PLS.Wts [i]; Mi = Vetor de medidas na ordem definida acima em PLS.Measures.

[0128] O valor previsto do atributo visual corresponde a um valor previsto para o atributo visual que foi usado para construir os dados modelados pelo consumidor, que por sua vez foi usado para gerar o modelo validado pelo consumidor, que foi usado para gerar o modelo preditivo. Por exemplo, se os dados modelados pelo consumidor são com base em comparações do consumidor e, consequentemente, os dados modelados pelo consumidor compreendem valores de d’, então A corresponde a um valor de d previsto para esse atributo visual específico. Para um segundo exemplo, se os dados modelados pelo consumidor forem com base nos consumidores que pontuaram as mechas de cabelo em uma escala de 0 a 10 para um atributo específico, o valor A estará em uma escala de atributo visual semelhante de 0 a 10.

[0129] Exemplos de resultados típicos serão agora descritos com referência às Figuras 9 a 16.

[0130] A Figura 9 mostra uma imagem bruta de três mechas de cabelo montadas na plataforma de movimento (2) do aparelho (1). Nesta imagem, as três mechas estão passando por oscilação forçada. As mechas de cabelo esquerda (31) e direita (33) são de cor marrom escuro e a mecha do meio 32 é branqueada. No entanto, pode ser visto que a caixa de luz (21) facilita a geração de imagens da mecha branqueada. Esta imagem foi extraída de um vídeo.

[0131] A Figura 10A é uma imagem resultante, correspondendo à imagem bruta da Figura 9 após as etapas iniciais de processamento. Outras imagens de resultados (processadas) são mostradas nas Figuras 10B, 11A e 11B. Essas imagens são cortadas quando carregadas pelo software usando coordenadas determinadas a partir da imagem de fundo.

[0132] As imagens dos resultados das Figuras 10A, 10B, 11A, 11B mostram o contorno de mecha de cabelo (111), contorno de cabelo preenchido (114), colunas de mecha (112) e os raios de medição (113a, 113b) (espaçamento radial de 10 mm).

[0133] Pode-se ver que a mecha de cabelo esquerda (31) se separou na Figura 10B, enquanto a mecha de cabelo esquerda (31) forma um único corpo na Figura 10A. O contorno da área de mecha preenchida (114) para a mecha (31) na Figura 10A difere, portanto, do contorno da mecha de cabelo (114b) para a mecha (31) na Figura 10B, em que o contorno da área de mecha preenchida (114b) mostrada na Figura 10B estende a divisão, enquanto o contorno da mecha de cabelo (114) mostrada na Figura 10A não estende a divisão.

[0134] As Figuras 11A e 11B mostram as três mechas de cabelo das Figuras anteriores, cada uma das quais ilustra um método de segmentação aprimorado entre as mechas.

[0135] A Figura 11A mostra uma imagem resultante na qual as fibras perdidas foram pelo menos parcialmente ignoradas por um filtro. Em outras palavras, na Figura 11A, pode ser visto que o algoritmo de análise excluiu partes das fibras dispersas, o que resultou no contorno da área da mecha (214) e no contorno da mecha de cabelo (211) seguindo mais de perto um perfil externo da mecha de cabelo isso é parcialmente definido pelas fibras dispersas, e não pelo corpo principal da mecha de cabelo. Sem o filtro, a localização da borda da coluna da mecha pode ser deslocada erroneamente na direção dos escapes (isto é, muito longe para a direita na Figura 11A).

[0136] Na Figura 11B, as fibras perdidas foram ignoradas pelos algoritmos de medição e análise, levando a uma colocação mais precisa da coluna da mecha e, portanto, saídas mais precisas para quaisquer medições que são calculadas usando a mecha da coluna.

[0137] A Figura 11B também incorpora um método aprimorado de segmentação de mecha para lidar com mechas sensíveis ao toque (neste caso, vias aéreas da mecha intermediária (32) que estão tocando o corpo principal da mecha esquerda (31)).

[0138] A segmentação da mecha é realizada por uma rotina, incluindo as seguintes etapas gerais: - Cálculo da intensidade média da região da caixa de luz na imagem, conhecida como “WhiteGrey”. Os pixels correspondentes às mechas de cabelo são identificados como pixels da mecha, - Os pixels de mecha são aqueles com valor de pixel da imagem <(WhiteGrey * ThreshFator). Um exemplo, o valor para ThreshFator é 0,75, mas isso pode ser alterado de acordo com o cenário específico; - Remoção de objetos pequenos (por exemplo, aqueles com tamanho menor que < 100 pixels) das mechas; - Remoção de artefatos, que incluem

- Medir os objetos em mechas e copiar cada objeto na imagem do espécime, desde que o valor do centro de gravidade y do objeto CgY > valor min E CgY < valor max E topo do objeto > TopY. Conte o número de objetos no espécime, conhecido como Nº de mechas; - Se Nº de mechas < Nº de mechas esperado então, corroa os objetos até o número de objetos, Nº de mechas = Nº de mechas esperado; - Se Nº de mechas > Nº de mechas esperado, mantenha os objetos maiores do Nº de mechas.

[0139] O processo de segmentação de mecha também pode incluir uma rotina para lidar com mechas de cabelo que tocam nas bordas de uma imagem.

[0140] A Figura 12A, Figura 12B e Figura 12C mostram os dados de movimento da mecha para as três mechas de cabelo (31, 32 e 33), como mostrado nas Figuras anteriores 10A, 10B, 11A e 11B. As mechas de cabelo são codificadas por cores em função do raio do arco.

[0141] Mais detalhadamente, a Figura 12A: mostra os dados de posição horizontal para a primeira mecha (31), para todos os raios de 0 a 240 mm, sombreados (originalmente codificados por cores) por raio. O gráfico mostra o período de movimento com a região de estado estacionário (1201) na qual a mecha de cabelo sofre oscilação forçada, bem como a região de decaimento (1202) que mostra o movimento da mecha de cabelo após a remoção da oscilação forçada.

[0142] A Figura 12B mostra os dados de posição horizontal correspondentes para a segunda mecha (32), novamente para os raios de 0 a 240 mm. A Figura 12C mostra os dados de posição horizontal correspondentes para a terceira mecha (33) para raios de 0 a 240 mm.

[0143] O atraso da fase de estado estacionário mostrado nesses gráficos pode ser melhor compreendido com referência à Figura 13, que mostra o ângulo de fase do estado estacionário em relação à oscilação forçada.

[0144] A constante de tempo de decaimento de movimento é mostrada na Figura 14. A amplitude de movimento da mecha depende de quão próxima a frequência de oscilação forçada está da frequência natural da mecha. A frequência de decaimento de movimento é, portanto, uma boa medida da frequência natural da mecha.

[0145] As Figuras 15A, 15B e 15C mostram os perfis de tempo de volume (perfis da área 2D) das três mechas (31, 32, 33) das Figuras anteriores respectivamente. As diferenças entre a região de estado estacionário (1501a) e a região de estado de decaimento (1502a) podem ser claramente vistas, bem como as diferenças entre o volume do cabelo e o volume preenchido. Os volumes preenchidos (ou seja, áreas 2D preenchidas nas imagens capturadas) incluem as lacunas entre cachos de fibras separados dentro de uma determinada mecha.

[0146] Observe que para a primeira mecha (31) (Figura 15A), o volume final é maior que o volume inicial; enquanto que, para a segunda e a terceira mecha de cabelo (32, 33) (Figuras 15B e 15C, respectivamente), o volume final é menor que o volume inicial (para o valor do volume capilar e também para o volume preenchido).

[0147] A Figura 16 mostra um exemplo de comprimento do arco e largura da mecha em função do tempo para uma única mecha em raios de 170 mm. Em que o comprimento do arco é a largura total do cabelo, exceto os voadores, e largura é a largura geral, incluindo os voadores.

[0148] A Figura 17 mostra um exemplo de dados retirados de um grupo de estudos do consumidor relacionados a quatro atributos diferentes do tipo de cabelo para 5 mechas, cada um deles tratado por um produto diferente (rotulado OT56, DJ88, HQ32, KL97 e SV45 (Syoss)). Os quatro atributos percebidos pelos consumidores foram: salto, movimento fluido, movimento controlado e movimento leve. Os gráficos da Figura 17 mostram os resultados obtidos usando um modelo de dados do consumidor que analisa os atributos de um estudo no qual os consumidores foram solicitados a dar preferências enquanto observavam e comparavam diferentes combinações de pares de mechas.

[0149] Embora a invenção tenha sido descrita em conjunto com as formas de realização exemplares descritas acima, muitas modificações e variações equivalentes serão evidentes para os técnicos no assunto quando em vista esta invenção. Por conseguinte, as formas de realização exemplares da invenção estabelecidas acima são consideradas ilustrativas e não limitativas. Várias alterações nas formas de realização descritas podem ser feitas sem se afastar do espírito e escopo da invenção.

[0150] Todas as referências acima mencionadas são aqui incorporadas por referência.

Claims (14)

REIVINDICAÇÕES

1. APARELHO (1) PARA MEDIR CARACTERÍSTICAS DE MOVIMENTO DE UMA MECHA DE CABELO (10), o aparelho (1) caracterizado por compreender: uma plataforma de movimento (2) sobre a qual a mecha de cabelo (10) é montável, a plataforma de movimento operável para aplicar uma oscilação forçada à mecha de cabelo; uma câmera (3) para capturar imagens da mecha de cabelo (10) durante o movimento da amostra de cabelo, durante e após a aplicação da oscilação forçada; e um computador (4) conectado de forma comunicativa à câmera (3), o computador (4) incluindo um processador para processar as imagens capturadas e extrair medições quantitativas da mecha de cabelo das imagens capturadas, em que um filtro é aplicado às imagens capturadas para remover quaisquer fios perdidos detectados antes da análise subsequente das imagens ser realizada.

2. APARELHO (1), de acordo com a reivindicação 1, caracterizado por duas ou mais mechas de cabelo (10) serem montáveis na plataforma de movimento (2) e em que a mesma oscilação forçada é aplicada simultaneamente às duas ou mais mechas de cabelo (10).

3. APARELHO, de acordo com qualquer uma das reivindicações 1 a 2, caracterizado pelas medições quantitativas incluírem um ou mais dentre: amplitude x; amplitude y; fase entre a parte superior e inferior da mecha de cabelo; tempo de decaimento; frequência natural; área 2D da mecha de cabelo e; alteração na área 2D antes, durante e após o movimento.

4. APARELHO (1), de acordo com qualquer uma das reivindicações 1 a 3, caracterizado pelo computador (4) compreende uma entrada para receber dados modelados pelo consumidor com base em estudos do consumidor realizados com a(s) mecha(s) de cabelo (10).

5. APARELHO (1), de acordo com a reivindicação 4, caracterizado pelos dados modelados pelo consumidor recebidos serem um valor de percepção do consumidor, d primário (d’), calculado através da aplicação de um modelo Thurstoniano à percepção do consumidor de diferenças relativas entre duas ou mais mechas de cabelo.

6. APARELHO (1), de acordo com qualquer uma das reivindicações 4 a 5, caracterizado por, ao receber dados modelados pelo consumidor, o processador aplicar um modelo validado de forma cruzada que combina as medições quantitativas das mechas de cabelo das imagens capturadas com os dados modelados pelo consumidor.

7. APARELHO (1), de acordo com a reivindicação 6, caracterizado pelo modelo validado de forma cruzada ser um modelo de mínimos quadrados parciais que correlaciona as medições quantitativas das imagens capturadas com os valores de percepção do consumidor (d’) extraídos dos dados modelados pelo consumidor.

8. Aparelho (1), de acordo com qualquer uma das reivindicações 4 a 7, caracterizado pelo processador ser ainda configurado para aplicar um modelo preditivo com base no modelo validado de forma cruzada a novos conjuntos de mechas para realizar medições em laboratório dos novos dados e prever respostas do consumidor com base nos modelos validados de forma cruzada.

9. MÉTODO PARA MEDIR CARACTERÍSTICAS DE MOVIMENTO DE UMA MECHA DE CABELO (10), o método caracterizado por compreender as etapas de: proporcionar uma plataforma de movimento (2) sobre a qual a mecha de cabelo (10) é montável, a plataforma de movimento (2) operável para aplicar uma oscilação forçada à mecha de cabelo (10); fornecer uma câmera (3) para capturar imagens da mecha de cabelo (10) durante o movimento da amostra de cabelo, durante e após a aplicação da oscilação forçada; fornecer um computador (4) conectado de forma comunicativa à câmera (3), o computador incluindo um processador; processar as imagens capturadas no processador; e extrair medições quantitativas da mecha de cabelo das imagens capturadas, em que um filtro é aplicado às imagens capturadas para remover quaisquer fios perdidos detectados antes da análise subsequente das imagens ser realizada.

10. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 9, caracterizado por compreender ainda a etapa de: receber em uma entrada do computador, dados modelados pelo consumidor com base em estudos do consumidor realizados com a(s) mecha(s) de cabelo.

11. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 10, caracterizado por, ao receber dados modelados pelo consumidor, o processador aplicar um modelo validado de forma cruzada que combina as medições quantitativas das mechas de cabelo das imagens capturadas com os dados modelados pelo consumidor.

12. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 11, caracterizado pelo modelo validado de forma cruzada ser um modelo de mínimos quadrados parciais que correlaciona as medições quantitativas das imagens capturadas com os valores de percepção do consumidor (d’) extraídos dos dados modelados pelo consumidor.

13. MÉTODO, de acordo com qualquer uma das reivindicações

9 a 12, caracterizado por compreender ainda a etapa de: aplicar um modelo preditivo com base no modelo validado de forma cruzada para medições quantitativas tomadas de novos conjuntos de mechas de cabelo, o modelo preditivo predizendo respostas do consumidor aos novos conjuntos de mechas de cabelo com base nos modelos validados de forma cruzada.

14. PRODUTO DE PROGRAMA DE COMPUTADOR, caracterizado por compreender instruções que, quando o programa é executado por um computador (4) e fornecido em combinação com a plataforma de movimento (2) e a câmera (3), conforme definidos na reivindicação 9, fazem com que o computador (4) execute as etapas restantes do método, conforme definido em qualquer uma das reivindicações 9 a 13.