CN116725479B - 一种自助式验光仪以及自助验光方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种自助式验光仪以及自助验光方法，属于医疗器械技术领域，具体包括：以调节范围为约束条件，获取用户在不同的光斑图像的设定亮度下的屈光度的测量结果，并结合用户在设定亮度下的瞳孔的面积以及瞳孔图像的图像清晰度进行用户在设定亮度下的屈光度的测量结果的测量准确度的确定；将测量准确度满足要求的测量结果作为备选测量结果，并根据备选测量结果进行用户的屈光度的输出，通过用户在不同的设定亮度下的屈光度的测量准确度以及备选测量结果的数量进行用户的屈光度的准确度的输出，实现了对用户的屈光度的准确测量。

Description

一种自助式验光仪以及自助验光方法

技术领域

本发明属于医疗器械技术领域，尤其涉及一种自助式验光仪以及自助验光方法。

背景技术

随着近视的高频化和低龄化，自助式验光仪以其专业性和便利性得到了大规模的推广，因此如何利用自助式验光仪便捷高效的实现对用户的屈光度的获取成为亟待解决的技术问题。

在现有技术方案中为了实现对用户的屈光度的获取，在现有技术方案中，例如在发明专利CN114468979A《屈光测量装置及其便携式验光仪》中通过对成像透镜组形成的环形光斑图像进行分析，获取得到环形光斑图像信息并确定屈光检测结果，但是却存在以下技术问题：

在进行屈光度的检测过程中，未考虑对用户的异常屈光检测数据的排除，具体的，用户的瞳孔大小直接影响屈光度检测的准确性，用户由于紧张或者疲劳等原因可能导致瞳孔的大小发生变化，因此若不能对异常屈光检测数据进行排除，则无法准确的实现对屈光度的准确检测。

在进行屈光度的检测过程中，较高的光斑图像的亮度会提升屈光度检测的准确性，同时过高的亮度也会导致用户的眼部疲劳，从而使得屈光度检测的准确性受到影响，因此若不能综合考虑多重因素进行光斑图像的亮度的确认，则同样无法准确的实现对屈光度的准确检测。

针对上述技术问题，本发明提供了一种自助式验光仪以及自助验光方法。

发明内容

为实现本发明目的，本发明采用如下技术方案：

根据本发明的一个方面，提供了一种自助验光方法。

一种自助验光方法，其特征在于，具体包括：

获取用户的面部位置，并当所述用户的面部位置到达指定位置后，根据所述用户的眼部图像进行所述用户的瞳孔数据的确定，并结合所述用户的瞳孔遮挡情况进行所述用户的检测状态值的确定，并当所述用户的检测状态值满足要求时，进入下一步骤；

通过预设调节步长对进入用户的瞳孔的光斑图像的亮度进行动态调整得到多组调节亮度，并结合在不同的调节亮度下的用户的瞳孔的面积的变动情况进行光斑图像的亮度的调节范围的确定；

以所述调节范围为约束条件，获取用户在不同的光斑图像的设定亮度下的屈光度的测量结果，并结合用户在所述设定亮度下的瞳孔的面积以及瞳孔图像的图像清晰度进行用户在所述设定亮度下的屈光度的测量结果的测量准确度的确定；

将测量准确度满足要求的测量结果作为备选测量结果，并根据所述备选测量结果进行用户的屈光度的输出，通过用户在不同的设定亮度下的屈光度的测量准确度以及备选测量结果的数量进行用户的屈光度的准确度的输出。

进一步的技术方案在于，判断所述用户的面部位置是否到达指定位置，具体包括：

通过所述用户的面部与面贴组件的压力情况确定所述用户的面部位置是否到达指定位置。

进一步的技术方案在于，所述用户的瞳孔数据包括但不限于瞳孔的面积、瞳孔形状。

进一步的技术方案在于，光斑图像的亮度的调节范围的确定的方法为：

通过所述光斑图像的亮度的预设调节范围进行所述光斑图像的亮度的最大值的确定，并以所述光斑图像的亮度的最大值为基准，通过所述预设调节步长对所述光斑图像的亮度进行动态调整得到在不同的调节亮度下的用户的瞳孔的面积，并以所述面积阈值为约束条件对所述调节亮度进行筛选得到筛选后的调节亮度；

通过所述筛选后的调节亮度下的瞳孔的面积的变动情况进行所述筛选后的调节亮度下的瞳孔的面积的变动量以及变动速率的确定，并根据所述筛选后的调节亮度下的瞳孔的面积的变动量以及变动速率对所述筛选后的调节亮度进行进一步的筛选得到待选调节亮度；

根据所述待选调节亮度下的瞳孔的面积的变动量、变动速率以及瞳孔的面积进行所述待选调节亮度下的瞳孔变动评估量的确定，并通过所述瞳孔变动评估量以及所述待选调节亮度进行所述光斑图像的亮度的调节范围的确定。

进一步的技术方案在于，所述光斑图像的亮度的调节范围的确定，具体包括：

根据瞳孔变动评估量满足要求的待选调节亮度进行所述光斑图像的亮度的调节范围的确定。

进一步的技术方案在于，所述设定亮度根据所述调节范围以及第二预设调节步长进行确定，具体的所述第二预设调节步长大于所述预设调节步长。

第二方面，本发明提供了一种自助式验光仪，采用上述的一种自助验光方法，其特征在于，具体包括：

准备模块；测量模块；其中所述准备模块包括检测状态确定模块、调节范围确定模块；所述测量模块包括数据准确模块，结果输出模块；

其中所述检测状态确定模块负责获取用户的面部位置，并当所述用户的面部位置到达指定位置后，根据所述用户的眼部图像进行所述用户的瞳孔数据的确定，并结合所述用户的瞳孔遮挡情况进行所述用户的检测状态值的确定；

所述调节范围确定模块负责通过预设调节步长对进入用户的瞳孔的光斑图像的亮度进行动态调整得到多组调节亮度，并结合在不同的调节亮度下的用户的瞳孔的面积的变动情况进行光斑图像的亮度的调节范围的确定；

所述数据准备模块负责以所述调节范围为约束条件，获取用户在不同的光斑图像的设定亮度下的屈光度的测量结果，并结合用户在所述设定亮度下的瞳孔的面积以及瞳孔图像的图像清晰度进行用户在所述设定亮度下的屈光度的测量结果的测量准确度的确定；

所述结果输出模块负责将测量准确度满足要求的测量结果作为备选测量结果，并根据所述备选测量结果进行用户的屈光度的输出，通过用户在不同的设定亮度下的屈光度的测量准确度以及备选测量结果的数量进行用户的屈光度的准确度的输出。

本发明的有益效果在于：

通过根据用户的瞳孔数据以及瞳孔遮挡情况进行用户的检测状态值的确定，不仅仅避免了由于用户的瞳孔面积或者瞳孔形状存在缺陷的测量结果的准确性较低的问题，同时也实现了对存在严重的眼睫毛等遮挡情况的确认，进一步提升了测量的效率和准确性。

通过结合在不同的调节亮度下的用户的瞳孔的面积的变动情况进行光斑图像的亮度的调节范围的确定，从而实现了从用户的眼部的安全性以及测量的准确性两个角度对用户的亮度的调节范围的确定，也为实现结合不同的亮度下的屈光度实现对用户的屈光度的准确评估垫定了基础。

通过综合考虑多方面的因素进行屈光度以及屈光度的准确度的输出，实现了结合多重亮度下的测量结果进行屈光度的输出，进一步保证了测量的准确性，同时准确度的输出，也为进一步进行差异化的屈光度的评估垫定了基础。

其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

通过参照附图详细描述其示例实施方式，本发明的上述和其它特征及优点将变得更加明显；

图1是根据实施例1的一种自助验光方法的流程图；

图2是根据实施例1的用户的检测状态值的确定的方法的流程图；

图3是根据实施例1的光斑图像的亮度的调节范围的确定的方法的流程图；

图4是根据实施例1的用户的屈光度的确定的方法的流程图；

图5是根据实施例2的一种自助式验光仪的框架图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书中的技术方案，下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本说明书保护的范围。

实施例1

为解决上述问题，根据本发明的一个方面，如图1所示，提供了根据本发明的一个方面，提供了一种自助验光方法，其特征在于，具体包括：

获取用户的面部位置，并当所述用户的面部位置到达指定位置后，根据所述用户的眼部图像进行所述用户的瞳孔数据的确定，并结合所述用户的瞳孔遮挡情况进行所述用户的检测状态值的确定，并当所述用户的检测状态值满足要求时，进入下一步骤；

在本实施例中，主要是为了实现对瞳孔形状异常、面积较小或者存在假睫毛或者睫毛过长等瞳孔造成了遮挡的用户的识别，从而在一开始实现对异常用户的识别，提升整体的效率。

具体的，判断所述用户的面部位置是否到达指定位置，具体包括：

通过所述用户的面部与面贴组件的压力情况确定所述用户的面部位置是否到达指定位置。

需要说明的是，所述用户的瞳孔数据包括但不限于瞳孔的面积、瞳孔形状。

一般来说，人体的瞳孔形状为圆盘状，其直径的正常值是2.5-5mm之间，而对于梨形、椭圆形、梅花形等其他形态的瞳孔，其测量准确度明显偏低，因此必须首先对异常用户进行识别。

具体的举例说明，如图2所示，所述用户的检测状态值的确定的方法为：

S21通过所述用户的瞳孔数据进行所述用户的瞳孔形状的确定，并判断所述用户的瞳孔形状是否为异常瞳孔形状，若是，则确定所述用户为异常用户，无法进行所述用户的屈光度的检测，若否，则进入下一步骤；

S22通过所述用户的瞳孔数据进行所述用户的瞳孔的面积的确定，并判断所述用户的瞳孔的面积是否满足要求，若否，则确定所述用户为异常用户，无法进行所述用户的屈光度的检测，若是，则进入下一步骤；

S23通过所述用户的瞳孔遮挡情况进行所述用户的瞳孔遮挡面积的确定，并结合所述用户的瞳孔被遮挡物遮挡后形成的切割区域的数量确定所述用户是否满足要求，若是，则进入下一步骤，若否，则确定所述用户为异常用户，无法进行所述用户的屈光度的检测；

具体的，通过所述用户的瞳孔遮挡情况进行所述用户的瞳孔遮挡面积的确定，并结合所述用户的瞳孔被遮挡物遮挡后形成的切割区域的数量确定所述用户是否满足要求，具体包括：

当所述用户的瞳孔遮挡面积、瞳孔遮挡面积与所述用户的瞳孔的面积的比值、用户的瞳孔被遮挡物遮挡后形成的切割区域的数量中的任意一项不满足要求时，则确定所述用户不满足要求。

S24通过所述用户的瞳孔遮挡面积以及所述瞳孔遮挡面积与所述用户的瞳孔的面积的比值、用户的瞳孔被遮挡物遮挡后形成的切割区域的数量以及切割区域的最大面积进行所述用户的瞳孔遮挡评估量的确定，并通过所述用户的瞳孔遮挡评估量、瞳孔的面积进行用户的检测状态值的确定。

需要说明的是，所述用户的瞳孔被遮挡物遮挡后形成的切割区域的数量根据所述用户的瞳孔图像的分析结果进行确定。

需要说明的是，通过根据用户的瞳孔数据以及瞳孔遮挡情况进行用户的检测状态值的确定，不仅仅避免了由于用户的瞳孔面积或者瞳孔形状存在缺陷的测量结果的准确性较低的问题，同时也实现了对存在严重的眼睫毛等遮挡情况的确认，进一步提升了测量的效率和准确性。

通过预设调节步长对进入用户的瞳孔的光斑图像的亮度进行动态调整得到多组调节亮度，并结合在不同的调节亮度下的用户的瞳孔的面积的变动情况进行光斑图像的亮度的调节范围的确定；

在本实施例中，通过结合用户的瞳孔的面积的变动情况从而即考虑到亮度对图像质量的影响，同时还考虑到对用户的瞳孔面积的影响，从而实现了一个更佳的亮度的调节范围的确定，也为进一步保证屈光度的测量的准确性奠定了基础。

在本实施例中，通过结合在不同的调节亮度下的用户的瞳孔的面积的变动情况进行光斑图像的亮度的调节范围的确定，从而实现了从用户的眼部的安全性以及测量的准确性两个角度对用户的亮度的调节范围的确定，也为实现结合不同的亮度下的屈光度实现对用户的屈光度的准确评估垫定了基础。

需要说明的是，如图3所示，光斑图像的亮度的调节范围的确定的方法为：

通过所述光斑图像的亮度的预设调节范围进行所述光斑图像的亮度的最大值的确定，并以所述光斑图像的亮度的最大值为基准，通过所述预设调节步长对所述光斑图像的亮度进行动态调整得到在不同的调节亮度下的用户的瞳孔的面积，并以所述面积阈值为约束条件对所述调节亮度进行筛选得到筛选后的调节亮度；

通过所述筛选后的调节亮度下的瞳孔的面积的变动情况进行所述筛选后的调节亮度下的瞳孔的面积的变动量以及变动速率的确定，并根据所述筛选后的调节亮度下的瞳孔的面积的变动量以及变动速率对所述筛选后的调节亮度进行进一步的筛选得到待选调节亮度；

根据所述待选调节亮度下的瞳孔的面积的变动量、变动速率以及瞳孔的面积进行所述待选调节亮度下的瞳孔变动评估量的确定，并通过所述瞳孔变动评估量以及所述待选调节亮度进行所述光斑图像的亮度的调节范围的确定。

具体的举例说明，其中所述瞳孔变动评估量采用海鸥算法来优化ELM神经网络进行确定，其中的采用海鸥算法来优化ELM神经网络的初始权值和初始阈值，弥补基本ELM神经网络随机赋值的缺陷，使模型参数接近最优设置，从而提高模型的泛化能力和预测精度，同时为了了保证海鸥算法的初始值的随机性，在海鸥算法的初始值优化时，加入混沌初始值，将改进后的海鸥算法重新优化ELM神经网络，建立预测模型，SOA-ELM神经网络预测模型的步骤如下：

步骤1：输入原始数据集，包括待选调节亮度下的瞳孔的面积的变动量、变动速率以及瞳孔的面积，将数据集分为训练集和测试集。

步骤2：进行数据预处理，将数据集进行归一化处理。

步骤3：构建ELM神经网络模型。

步骤4：构造海鸥优化器，将ELM神经网络初始权重矩阵和偏置矩阵设置为海鸥位置。

步骤5：模型训练，将数据集中的训练集输入模型中进行训练，当低于预设误差时停止训练，否则继续训练。

步骤6：预测结果输出，输出的预测数据与数据集中的测试集进行误差分析，计算是否达到精度。

需要说明的时，Logistics 混沌映射是一种经典的混沌映射方式，具有随机性、遍历性和强发散性等特点，被广泛应用于群智能算法的种群初始化。一维Logistic映射是一个非常简单的混沌映射，早在20世纪50年代，就有生态学家利用这个简单的差分方程来描述种群的变化。使用混沌映射进行种群初始化可以有效避免算法早熟和陷入局部最值，从而提高算法的收敛速度和精度。混沌映射生成的初始种群具有更好的多样性，初始解更均匀地分布在搜索空间，可以有效提高算法的效率。

Logistics 混沌映射函数的公式为：

具体的，所述光斑图像的亮度的调节范围的确定，具体包括：

根据瞳孔变动评估量满足要求的待选调节亮度进行所述光斑图像的亮度的调节范围的确定。

以所述调节范围为约束条件，获取用户在不同的光斑图像的设定亮度下的屈光度的测量结果，并结合用户在所述设定亮度下的瞳孔的面积以及瞳孔图像的图像清晰度进行用户在所述设定亮度下的屈光度的测量结果的测量准确度的确定；

需要说明的是，所述设定亮度根据所述调节范围以及第二预设调节步长进行确定，具体的所述第二预设调节步长大于所述预设调节步长。

具体的，所述用户在所述设定亮度下的屈光度的测量结果的测量准确度的确定的方法为：

S31通过所述用户在所述光斑图像的设定亮度下的屈光度的测量结果与所述用户在其它的设定亮度下的测量结果的偏差量进行所述设定亮度下的屈光度的测量偏差量的确定，并通过所述测量偏差量确定所述用户在所述光斑图像的设定亮度下的屈光度的测量结果的准确性是否满足要求，若是，则通过所述测量偏差量进行所述用户在所述设定亮度下的屈光度的测量结果的测量准确度的确定，若否，则进入下一步骤；

S32获取所述用户在设定亮度下的瞳孔的面积，并判断所述用户在所述设定亮度下的瞳孔的面积是否满足要求，若是，则进入下一步骤，若否，则确定所述用户在所述光斑图像的设定亮度下的屈光度的测量结果的测量准确度无法满足要求；

S33获取所述用户在设定亮度下的瞳孔图像的图像清晰度的确定，并判断所述用户在所述设定亮度下的瞳孔图像的图像清晰度是否满足要求，若是，则进入下一步骤，若否，则确定所述用户在所述光斑图像的设定亮度下的屈光度的测量结果的测量准确度无法满足要求；

S34通过所述用户在设定亮度下的瞳孔图像的图像清晰度、瞳孔的面积以及测量偏差量进行用户在所述设定亮度下的屈光度的测量结果的测量准确度的确定。

将测量准确度满足要求的测量结果作为备选测量结果，并根据所述备选测量结果进行用户的屈光度的输出，通过用户在不同的设定亮度下的屈光度的测量准确度以及备选测量结果的数量进行用户的屈光度的准确度的输出。

需要说明的是，如图4所示，所述用户的屈光度的确定的方法为：

获取所述备选测量结果，并将所述测量准确度大于准确度设定量的备选测量结果作为准确测量结果，并判断所述准确测量结果的数量是否大于设定结果数量，若是，则通过所述准确测量结果以及所述准确测量结果的测量准确度进行所述用户的屈光度的确定，若否，则进入下一步骤；

通过所述准确测量结果以及所述准确测量结果的测量准确度进行所述用户的准确测量结果的屈光度评估值的确定，将除去所述准确测量结果的备选测量结果作为剩余测量结果，并根据所述剩余测量结果以及所述剩余测量结果的测量准确度进行所述用户的剩余测量结果的屈光度评估值的确定；

通过所述剩余测量结果的数量以及测量准确度的均值、准确测量结果的数量以及测量准确度的均值分别进行所述剩余测量结果的屈光度评估值的权值、准确测量结果的屈光度评估值的权值的确定，并结合所述剩余测量结果的屈光度评估值以及所述准确测量结果的屈光度评估值进行所述用户的屈光度的确定。

具体的，所述用户的屈光度的准确度的确定的方法为：

S41判断所述用户的准确测量结果的数量是否大于设定结果数量，若是，则通过所述准确测量结果的测量准确度的均值进行所述用户的屈光度的准确度的确定，若否，则进入下一步骤；

S42判断所述用户的备选测量结果的数量是否大于设定备选结果数量，若是，则进入步骤S43，若否，则进入步骤S44；

S43获取所述用户在不同的设定亮度下的屈光度的测量数量，并结合所述用户在不同的设定亮度下的屈光度的测量准确度确定所述用户的屈光度的准确度是否满足要求，若否，则进入下一步骤，若是，则通过所述备选测量结果的测量准确度的均值进行所述用户的屈光度的准确度的确定；

S44根据所述用户的备选测量结果的数量以及测量准确度、用户在不同的设定亮度下的屈光度的测量数量以及测量准确度进行所述用户的屈光度的准确度的确定。

通过综合考虑多方面的因素进行屈光度以及屈光度的准确度的输出，实现了结合多重亮度下的测量结果进行屈光度的输出，进一步保证了测量的准确性，同时准确度的输出，也为进一步进行差异化的屈光度的评估垫定了基础。

实施例2

另一方面，如图5所示，本发明提供了一种自助式验光仪，采用上述的一种自助验光方法，其特征在于，具体包括：

准备模块；测量模块；其中所述准备模块包括检测状态确定模块、调节范围确定模块；所述测量模块包括数据准确模块，结果输出模块；

其中所述检测状态确定模块负责获取用户的面部位置，并当所述用户的面部位置到达指定位置后，根据所述用户的眼部图像进行所述用户的瞳孔数据的确定，并结合所述用户的瞳孔遮挡情况进行所述用户的检测状态值的确定；

所述调节范围确定模块负责通过预设调节步长对进入用户的瞳孔的光斑图像的亮度进行动态调整得到多组调节亮度，并结合在不同的调节亮度下的用户的瞳孔的面积的变动情况进行光斑图像的亮度的调节范围的确定；

所述数据准备模块负责以所述调节范围为约束条件，获取用户在不同的光斑图像的设定亮度下的屈光度的测量结果，并结合用户在所述设定亮度下的瞳孔的面积以及瞳孔图像的图像清晰度进行用户在所述设定亮度下的屈光度的测量结果的测量准确度的确定；

所述结果输出模块负责将测量准确度满足要求的测量结果作为备选测量结果，并根据所述备选测量结果进行用户的屈光度的输出，通过用户在不同的设定亮度下的屈光度的测量准确度以及备选测量结果的数量进行用户的屈光度的准确度的输出。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置、设备、非易失性计算机存储介质实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

以上所述仅为本说明书的一个或多个实施例而已，并不用于限制本说明书。对于本领域技术人员来说，本说明书的一个或多个实施例可以有各种更改和变化。凡在本说明书的一个或多个实施例的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本说明书的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种自助验光方法，其特征在于，具体包括：

获取用户的面部位置，并当所述用户的面部位置到达指定位置后，根据所述用户的眼部图像进行所述用户的瞳孔数据的确定，并结合所述用户的瞳孔遮挡情况进行所述用户的检测状态值的确定，并当所述用户的检测状态值满足要求时，进入下一步骤；

通过预设调节步长对进入用户的瞳孔的光斑图像的亮度进行动态调整得到多组调节亮度，并结合在不同的调节亮度下的用户的瞳孔的面积的变动情况进行光斑图像的亮度的调节范围的确定；

以所述调节范围为约束条件，获取用户在不同的光斑图像的设定亮度下的屈光度的测量结果，并结合用户在所述设定亮度下的瞳孔的面积以及瞳孔图像的图像清晰度进行用户在所述设定亮度下的屈光度的测量结果的测量准确度的确定；

将测量准确度满足要求的测量结果作为备选测量结果，并根据所述备选测量结果进行用户的屈光度的输出，通过用户在不同的设定亮度下的屈光度的测量准确度以及备选测量结果的数量进行用户的屈光度的准确度的输出。

2.如权利要求1所述的一种自助验光方法，其特征在于，判断所述用户的面部位置是否到达指定位置，具体包括：

通过所述用户的面部与面贴组件的压力情况确定所述用户的面部位置是否到达指定位置。

3.如权利要求1所述的一种自助验光方法，其特征在于，所述用户的瞳孔数据包括瞳孔的面积、瞳孔形状。

4.如权利要求1所述的一种自助验光方法，其特征在于，所述用户的检测状态值的确定的方法为：

通过所述用户的瞳孔数据进行所述用户的瞳孔形状的确定，并判断所述用户的瞳孔形状是否为异常瞳孔形状，若是，则确定所述用户为异常用户，无法进行所述用户的屈光度的检测，若否，则进入下一步骤；

通过所述用户的瞳孔数据进行所述用户的瞳孔的面积的确定，并判断所述用户的瞳孔的面积是否满足要求，若否，则确定所述用户为异常用户，无法进行所述用户的屈光度的检测，若是，则进入下一步骤；

通过所述用户的瞳孔遮挡情况进行所述用户的瞳孔遮挡面积的确定，并结合所述用户的瞳孔被遮挡物遮挡后形成的切割区域的数量确定所述用户是否满足要求，若是，则进入下一步骤，若否，则确定所述用户为异常用户，无法进行所述用户的屈光度的检测；

通过所述用户的瞳孔遮挡面积以及所述瞳孔遮挡面积与所述用户的瞳孔的面积的比值、用户的瞳孔被遮挡物遮挡后形成的切割区域的数量以及切割区域的最大面积进行所述用户的瞳孔遮挡评估量的确定，并通过所述用户的瞳孔遮挡评估量、瞳孔的面积进行用户的检测状态值的确定。

5.如权利要求4所述的一种自助验光方法，其特征在于，通过所述用户的瞳孔遮挡情况进行所述用户的瞳孔遮挡面积的确定，并结合所述用户的瞳孔被遮挡物遮挡后形成的切割区域的数量确定所述用户是否满足要求，具体包括：

当所述用户的瞳孔遮挡面积、瞳孔遮挡面积与所述用户的瞳孔的面积的比值、用户的瞳孔被遮挡物遮挡后形成的切割区域的数量中的任意一项不满足要求时，则确定所述用户不满足要求。

6.如权利要求4所述的一种自助验光方法，其特征在于，所述用户的瞳孔被遮挡物遮挡后形成的切割区域的数量根据所述用户的瞳孔图像的分析结果进行确定。

7.如权利要求1所述的一种自助验光方法，其特征在于，光斑图像的亮度的调节范围的确定的方法为：

通过所述光斑图像的亮度的预设调节范围进行所述光斑图像的亮度的最大值的确定，并以所述光斑图像的亮度的最大值为基准，通过所述预设调节步长对所述光斑图像的亮度进行动态调整得到在不同的调节亮度下的用户的瞳孔的面积，并以所述面积阈值为约束条件对所述调节亮度进行筛选得到筛选后的调节亮度；

通过所述筛选后的调节亮度下的瞳孔的面积的变动情况进行所述筛选后的调节亮度下的瞳孔的面积的变动量以及变动速率的确定，并根据所述筛选后的调节亮度下的瞳孔的面积的变动量以及变动速率对所述筛选后的调节亮度进行进一步的筛选得到待选调节亮度；

根据所述待选调节亮度下的瞳孔的面积的变动量、变动速率以及瞳孔的面积进行所述待选调节亮度下的瞳孔变动评估量的确定，并通过所述瞳孔变动评估量以及所述待选调节亮度进行所述光斑图像的亮度的调节范围的确定。

8.如权利要求7所述的一种自助验光方法，其特征在于，所述光斑图像的亮度的调节范围的确定，具体包括：

根据瞳孔变动评估量满足要求的待选调节亮度进行所述光斑图像的亮度的调节范围的确定。

9.如权利要求1所述的一种自助验光方法，其特征在于，所述用户在所述设定亮度下的屈光度的测量结果的测量准确度的确定的方法为：

通过所述用户在所述光斑图像的设定亮度下的屈光度的测量结果与所述用户在其它的设定亮度下的测量结果的偏差量进行所述设定亮度下的屈光度的测量偏差量的确定，并通过所述测量偏差量确定所述用户在所述光斑图像的设定亮度下的屈光度的测量结果的准确性是否满足要求，若是，则通过所述测量偏差量进行所述用户在所述设定亮度下的屈光度的测量结果的测量准确度的确定，若否，则进入下一步骤；

获取所述用户在设定亮度下的瞳孔的面积，并判断所述用户在所述设定亮度下的瞳孔的面积是否满足要求，若是，则进入下一步骤，若否，则确定所述用户在所述光斑图像的设定亮度下的屈光度的测量结果的测量准确度无法满足要求；

获取所述用户在设定亮度下的瞳孔图像的图像清晰度的确定，并判断所述用户在所述设定亮度下的瞳孔图像的图像清晰度是否满足要求，若是，则进入下一步骤，若否，则确定所述用户在所述光斑图像的设定亮度下的屈光度的测量结果的测量准确度无法满足要求；

通过所述用户在设定亮度下的瞳孔图像的图像清晰度、瞳孔的面积以及测量偏差量进行用户在所述设定亮度下的屈光度的测量结果的测量准确度的确定。

10.一种自助式验光仪，采用权利要求1-9任一项所述的一种自助验光方法，其特征在于，具体包括：

准备模块；测量模块；其中所述准备模块包括检测状态确定模块、调节范围确定模块；所述测量模块包括数据准确模块，结果输出模块；

其中所述检测状态确定模块负责获取用户的面部位置，并当所述用户的面部位置到达指定位置后，根据所述用户的眼部图像进行所述用户的瞳孔数据的确定，并结合所述用户的瞳孔遮挡情况进行所述用户的检测状态值的确定；

所述调节范围确定模块负责通过预设调节步长对进入用户的瞳孔的光斑图像的亮度进行动态调整得到多组调节亮度，并结合在不同的调节亮度下的用户的瞳孔的面积的变动情况进行光斑图像的亮度的调节范围的确定；

所述数据准确模块负责以所述调节范围为约束条件，获取用户在不同的光斑图像的设定亮度下的屈光度的测量结果，并结合用户在所述设定亮度下的瞳孔的面积以及瞳孔图像的图像清晰度进行用户在所述设定亮度下的屈光度的测量结果的测量准确度的确定；

所述结果输出模块负责将测量准确度满足要求的测量结果作为备选测量结果，并根据所述备选测量结果进行用户的屈光度的输出，通过用户在不同的设定亮度下的屈光度的测量准确度以及备选测量结果的数量进行用户的屈光度的准确度的输出。