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CN109414194A - 建立用户特定的护发处理的方法 - Google Patents

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CN109414194A
CN109414194A CN201780042027.9A CN201780042027A CN109414194A CN 109414194 A CN109414194 A CN 109414194A CN 201780042027 A CN201780042027 A CN 201780042027A CN 109414194 A CN109414194 A CN 109414194A
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bleaching
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CN201780042027.9A
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G·努贝尔
A·格贝特-施瓦茨瓦尔德
T·弗尔斯特
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Henkel AG and Co KGaA
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Abstract

本发明涉及通过确定和考虑毛发状态来建立用户特定的护发处理的方法。首先，借助于近红外光谱和/或红外光谱和/或可见光谱和/或拉曼光谱，确定至少一种毛发物质的含量，并且经由校准模型推断出毛发状态。基于所述毛发状态，向个体提供处理推荐。

Description

建立用户特定的护发处理的方法
本发明涉及确定用户特定(user-specific)的毛发处理方法。
人的毛发由蛋白质、脂质、水、微量元素和颜料组成。作为纤维蛋白质的角蛋白是毛发的主要成分。存在于人的毛发中的脂质是游离的或共价结合的。黑色素是为毛发提供颜色的红色、棕色或黑色颜料。
氨基酸、共价结合的脂质和黑色素的定量确定需要角蛋白溶解或完全水解。这可以例如通过酸性或碱性完全水解、或通过酶促降解来实现。单独的氨基酸、脂质或黑色素的含量可以通过色谱法确定，色谱法例如高效液相色谱法(HPLC)、气相色谱法(GC)、薄层色谱法(TLC)或离子交换色谱法(IEC)。
例如，可以通过Karl-Fischer滴定来确定毛发中的水含量。
环境影响(特别是紫外光辐射)、美容处理(例如漂白、烫发或热处理)或某些饮食(特别是低蛋白质饮食)意味着与毛发的一种或多种成分相关的组成不利地发生变化。
这会导致毛发缺乏光泽和不易保持(hold)，或会使毛发摸起来发干发脆，因此难以打理。
许多护发产品在市面上销售，这些产品旨在改善毛发的不同性能或参数，例如光泽。然而，在许多情况下，这些产品的用户不知道他们自己的毛发处于什么状态。例如，用户通常不知道他们毛发的受损程度和受损方式。这可能导致用户选择不太适合他们具体情况的产品，并且他们在使用所述产品之后对产品功效不满意。
因此，在包含的氨基酸、脂质和黑色素以及水含量方面，确定毛发的组成可能是非常重要的。
如上所述，在学术和工业领域中，研究者可采用大量的物理和化学分析方法来确定毛发的组成。
然而，所有这些方法都是复杂的，并且需要昂贵的设备装备，使得最终用户无法使用它们。
产品的用户日益期望适于其个性化需求的产品。对于美容产品诸如皮肤和/或毛发处理剂也特别如此。
因此，本发明的目的是提供确定个体毛发处理建议的方法，所述方法允许最终用户以简单的方式确定他们毛发的至少一种成分的含量，并获得适合他们的毛发处理建议。
该目的通过确定个性化毛发处理的方法来实现，所述方法包括以下步骤：
a)通过色谱法或比色法，确定处于不同毛发状态的多个毛发样品的毛发成分含量；
b)记录所述处于不同毛发状态的毛发样品的近红外光谱和/或红外光谱和/或可见光谱和/或拉曼光谱；
c)创建校准模型，所述校准模型建立近红外光谱和/或红外光谱和/或可见(VIS)光谱和/或拉曼光谱与所述毛发成分含量之间的相关性；
d)记录个体的毛发的近红外光谱和/或红外光谱和/或可见光谱和/或拉曼光谱；
e)基于所述校准模型，确定所述个体的毛发状态；以及
f)根据所确定的毛发状态，输出关于所述个体的毛发的个性化处理建议，
其中所述毛发成分选自氨基酸、脂质、黑色素、水及它们的混合物。
在本申请的范围内,术语毛发包括含角蛋白的纤维，例如毛皮、羊毛和羽毛，但特别是人的毛发。
近红外光谱和/或红外光谱和/或可见光谱和/或拉曼光谱允许直接地、非破坏性地确定毛发成分的含量，而无需复杂的样品制备，并且无需通过分析毛发结构而改变或破坏毛发。所述光谱具有如下优点：可以非常快速地获得结果，并且一旦确定了毛发成分的含量，就可以处理毛发。另外的优点是近红外光谱和/或红外光谱和/或可见光谱和/或拉曼光谱可以在位于个体头部的毛发上执行。
除了甘氨酸、丙氨酸、缬氨酸、异亮氨酸、亮氨酸、苯丙氨酸、酪氨酸、赖氨酸、精氨酸、组氨酸、天冬氨酸、谷氨酸、苏氨酸、丝氨酸、谷氨酰胺、天冬酰胺、甲硫氨酸、半胱氨酸、脯氨酸和色氨酸这20种典型的氨基酸之外，人的毛发还含有胱氨酸、鸟氨酸和瓜氨酸这些氨基酸。因此，优选其含量被确定的毛发成分是选自以下的氨基酸：甘氨酸、丙氨酸、缬氨酸、异亮氨酸、亮氨酸、苯丙氨酸、酪氨酸、赖氨酸、精氨酸、组氨酸、天冬氨酸、谷氨酸、苏氨酸、丝氨酸、谷氨酰胺、天冬酰胺、甲硫氨酸，半胱氨酸、脯氨酸和色氨酸、胱氨酸、鸟氨酸、瓜氨酸及它们的混合物。
特别优选其含量被确定的毛发成分是选自半胱氨酸、甲硫氨酸、谷氨酰胺、精氨酸、酪氨酸、胱氨酸及它们的混合物的氨基酸。这些氨基酸的含量，特别是L-型的这些氨基酸，对毛发的状态具有很大影响。
包含在人的毛发中的脂质包括烃、角鲨烯、蜡酯、甘油三酯、脂肪酸、胆固醇、胆固醇硫酸酯、神经酰胺和18-甲基二十烷酸。因此，优选其含量被确定的毛发成分选自以下物质：烃、角鲨烯、蜡酯、甘油三酯、脂肪酸、胆固醇、胆固醇硫酸酯、神经酰胺和18-甲基二十烷酸(18-MEA)及它们的混合物。
特别优选其含量被确定的毛发成分包括作为脂质的18-甲基二十烷酸。
黑色素特别是以两种变体存在于人体中：衍生自氨基酸酪氨酸和左旋多巴的棕黑色变体(真黑色素)，和含硫的较浅的黄红色变体(嗜铬黑色素(pheomelanin))。因此，优选地，其含量被确定的毛发成分是选自真黑素、嗜铬黑色素和它们的混合物的黑色素。
在本发明的非常特别优选的实施方案中，确定两种或更多种毛发成分的含量。两种或更多种毛发成分选自氨基酸、脂质、黑色素、水及它们的混合物。这里，两种或更多种毛发成分可以选自一类化合物或多类化合物。这意味着可以确定两种或更多种氨基酸、两种或更多种脂质、或者真黑色素和嗜铬黑色素的含量。或者，两种或更多种毛发成分可选自不同类的化合物。例如，因此，可以确定一种或多种氨基酸和一种或多种脂质的含量。或者，可以确定一种或多种氨基酸和一种或多种黑色素的含量。在另外的替代方案中，可以确定一种或多种脂质和一种或多种黑色素的含量。在另外的替代方案中，确定一种或多种氨基酸、一种或多种脂质和一种或多种黑色素的含量。
在另外的替代方案中，一种毛发成分是水，并且除了水含量之外，还确定一种或多种氨基酸、一种或多种脂质和/或一种或两种黑色素的含量。
所要求保护的方法首先需要创建校准模型。为此，在步骤a)中，首先通过独立的例如色谱法(例如HPLC)或比色法确定处于不同状态的多个样品的毛发成分的含量。可以例如通过微波测量法来确定毛发样品中的水含量。
然后，在步骤b)中，记录毛发样品的近红外光谱和/或红外光谱和/或可见光谱和/或拉曼光谱。
在步骤c)中，创建校准模型，所述校准模型建立样品的近红外光谱和/或红外光谱和/或可见光谱和/或拉曼光谱(校准光谱)与通过独立的色谱法、比色法或电磁法确定的样品成分含量之间的相关性。创建校准模型还可以包括：针对多个校准毛发样品，记录在将校准毛发样品暴露于近红外光和/或红外光和/或可见光和/或单色光期间由校准毛发样品反射和/或散射的至少一部分近红外光和/或红外光和/或可见光和/或单色光的校准光谱，通过独立的色谱法、比色法或电磁法确定校准毛发样品的毛发状态，为校准光谱分配毛发状态，以及确定多个校准光谱与多个状态之间的相关性。
步骤a)和b)不必连续或以此顺序执行。因此，可以先执行步骤b)，然后执行步骤a)。
在优选实施方案中，从步骤a)至步骤c)，校准模型以本地数据载体上或云中存储的信息的形式存在。根据本申请，“本地数据载体”包括其上可以记录数据的所有物理载体物质。在特别优选的实施方案中，数据载体与用于记录毛发的近红外光谱和/或红外光谱和/或可见光谱和/或拉曼光谱的(N)IR、VIS、(N)IR/VIS或拉曼光谱仪所连接的数据处理设备相同。特别地，这可以是智能手机、平板电脑、膝上型电脑、智能镜或电脑。在替代实施方案中，从步骤a)至步骤c)，所述校准模型以云中存储的信息的形式存在。
通过使用数学模型，并且通过测量校准毛发样品，可创建数学模型，其中所述校准毛发样品具有基于已知分析方法确定的毛发成分含量，然后，所述数学模型允许基于记录的近红外光谱、红外光谱和/或可见光谱和/或拉曼光谱来计算来自个体的毛发样品(也称为辫子)的毛发成分的含量，进而推断毛发状态。这里，例如，可以(采用合适的应用程序)通过已知的数据处理设备诸如智能手机或平板电脑等，来分析光谱和使用模型。
数学模型可以是例如从校准毛发样品中学习并且一旦完成学习阶段，可以将这些校准毛发样品普及的人工系统。这意味着不是简单地存储实例，而是在所述学习数据中识别模式和规律。为此，可以进行不同的方法。例如，可采用监督式学习、部分监督式学习、无监督式学习、强化学习和/或主动学习，特别是与深度学习方法联用。可以例如借助于人工神经网络(例如递归神经网络)或借助于支持向量机来进行监督式学习。例如，还可以借助于人工神经网络(例如，自动编码器)来进行无监督学习。
为了优化校准模型，可以考虑其他因素，特别是分类(categorical)因素，诸如个体的种族、个体的年龄(作为类别或计量地)、个体的毛发颜色(作为类别或计量地)。
在所述方法的其他进程中，在步骤d)中，记录个体的毛发的近红外光谱和/或红外光谱和/或可见光谱和/或拉曼光谱。例如，可以这样实现该步骤，使得在个体毛发的毛发样品暴露于近红外光和/或红外光和/或可见光和/或单色光期间，记录由毛发样品反射和/或散射的至少一部分近红外光和/或红外光和/或可见光和/或单色光的光谱。因此，优选地，在步骤d)中，记录每个测量点的多个近红外光谱和/或红外光谱和/或可见光谱和/或拉曼光谱并在每种情况下取平均值。
在步骤e)中，基于在步骤a)至步骤c)中创建的校准模型来确定个体毛发的毛发成分的含量。毛发状态可得自所确定的毛发成分的含量。得到的毛发状态可包括，例如，脆性、无光泽、氧化损伤、热损伤、化学损伤、干燥、潮湿、油腻、亲水、黑色素含量高、黑色素含量低或正常。可以根据损伤的类型来额外地区分化学损伤，例如由烫发器、矫直器和/或松发剂造成的损伤。
为此，例如，将个体毛发的至少一部分近红外光谱和/或红外光谱和/或可见光谱和/或拉曼光谱与校准模型进行比较，并且确定/分配毛发的毛发成分含量和/或毛发状态。
在另外的有利的实施方案中，沿着毛发在不同位置记录个体的毛发的近红外光谱和/或红外光谱、可见光谱和/或拉曼光谱。因此，可以在毛发的根部和/或中心和/或末端记录近红外光谱和/或红外光谱和/或可见光谱和/或拉曼光谱。因此可以针对这些位置中的每个位置来确定个体的毛发状态。
像其他振动光谱那样，近红外光谱基于(近)红外范围内的电磁辐射激发的分子振动。在近红外光谱中，在近红外(780-2500nm或约12800-4000cm-1)范围内进行检测。在下文中，对于波数为12800-4000cm-1的光，将使用术语近红外(NIR)，并且对于波数为3999-400cm-1的光，将使用术语红外(IR)。
例如，可通过ATR(衰减全反射)(近)红外光谱来获得近红外(NIR)光谱和/或红外(IR)光谱。
VIS光谱使用波长在380-780nm范围内的光，其也称为“可见光”(VIS)。
拉曼光谱检测分子或固定体(拉曼散射)处的光的非弹性散射。拉曼散射是通过电磁辐射与分子的电子壳的相互作用产生的，与(N)IR和VIS光谱相反，实际上不依赖于激发辐射的波长。在拉曼光谱中，用通常来自激光器的单色光照射待检测的材料。
在所述方法的优选实施方案中，使用两种或更多种光谱类型。通过不同类型的光谱法来记录光谱可以同时执行，或者在两个或更多个测量步骤中执行，同时执行也就是说，在一个测量步骤中，例如通过可以执行两种或更多种类型的光谱法的光谱仪来执行。因此，例如，可以例如使用(N)IR/VIS光谱仪同时记录毛发的NIR、IR和VIS光谱。或者，例如，可以先使用NIR光谱仪，然后使用拉曼光谱仪。
通过使用微型化的(N)IR光谱仪、(N)IR传感器、VIS光谱仪、VIS传感器、拉曼光谱仪、拉曼传感器、(N)IR/VIS光谱仪和/或(N)IR/VIS传感器以及通过将它们与移动数据处理设备连接，可以例如在私人场所由个体自己、由毛发处理剂的销售点(POS)的任何人、或由美发师来执行所述方法，特别是执行所述方法的步骤d)。在优选实施方案中，移动数据处理设备是智能终端，例如智能手机、平板电脑或膝上型电脑。
特别地，也可以移动形式提供(N)IR光谱仪、VIS光谱仪和/或(N)IR/VIS光谱仪和/或拉曼光谱仪，例如以手持式光谱仪或附加光谱仪的形式提供。
合适的手持式光谱仪的实例是来自Viavi Solutions Inc.公司的“MicroNIROnSite”。经由USB连接，由平板电脑或膝上型电脑向该光谱仪供电并且控制该光谱仪。该手持式光谱仪允许以0.25-0.5秒的测量时间实时记录个体毛发的近红外光谱和/或红外光谱。所述光谱仪包括两个集成真空钨灯和具有128像素的InGaAs光电二极管阵列。“MicroNIR OnSite”在6060-10526cm-1的波数范围内工作。毛发与手持式光谱仪的玻璃之间的距离可以为0-15mm，其中优选3mm的距离。
在本发明的一个实施方案中，由平板电脑或膝上型电脑执行确定个性化毛发处理的整个方法，该平板电脑或膝上型电脑向“MicroNIR OnSite”光谱仪供电并控制“MicroNIROnSite”光谱仪。或者，可将所获得的光谱数据发送到另外的(移动)数据处理设备，特别是另外的智能终端，然后另外的(移动)数据处理设备执行确定个性化毛发处理的方法。可以例如通过WLAN(WiFi)或蓝牙以无线方式传输光谱数据。
另外的合适的手持式光谱仪是B&W Tek公司生产的“i-Spec Nano”。经由USB连接和与USB连接相连的(移动)数据处理设备、或经由电池向所述光谱仪供电。所述光谱仪包括光源并且在4545-7692cm-1的波数范围内工作。经由WLAN(WiFi)或蓝牙以无线方式将光谱数据传输到(移动)数据处理设备，然后所述(移动)数据处理设备执行确定个性化毛发处理的方法。
得自ASD Inc.的“QualitySpec Trek”NIR/VIS手持式光谱仪也是合适的。其在28571-400cm-1(350-2500nm)的波数范围内工作。
另外合适的手持式光谱仪是得自Consumer Physics的“SCiO”，其借助于集成的应用程序“光谱扫描”(“SpectroScan”)在智能终端上显示光谱数据。所述手持式光谱仪在NIR的短波范围内，更具体地，在9090-14285cm-1(相应于700-1100nm)的波数下工作。借助于其中存储例如材料数据库、化学计量模型和算法的云，来评估测量数据。
另外的手持式光谱仪也可得自Attonics Systems公司，其在9090-26315cm-1(VIS-NIR)或3333-10000cm-1(NIR)的波数范围内工作。这些光谱仪基于干涉仪并且具有高的光通过量和高的光谱分辨率(对于VIS-NIR光谱仪<5nm，对于NIR光谱仪<20nm)。所述光谱仪在圆管中具有多相位移阵列(MPA)芯片和光学装置。所述光谱仪与移动数据处理设备也兼容。
可发现，另外合适的微型化NIR光谱仪被集成到得自长虹公司的智能手机H2中。
VIS-NIR光谱仪的其他实例是得自Ocean Optics公司的微型光谱仪“USB2000-VIS-NIR”和“USB4000-VIS-NIR”。这些光谱仪在350-1000nm的波长范围工作。所述光谱仪经由USB连接与数据处理设备相连。
此外，有可用于手持式光谱仪中的一系列NIR传感器或NIR评估模块。合适的NIR评估模块是来自Texas Instruments公司的“NIRscan”和“NIRscan Nano”模块。这些模块具有两个钨灯和作为探测器的InGaAs光电二极管。模块“NIRscan”在4016-7407cm-1的波数范围内工作，模块“NIRscan Nano”在5882-11111cm-1的范围内工作。通过蓝牙低能量(Bluetooth Low Energy)以无线方式将光谱数据进行通信。借助于“软件开发工具包”(Software Developer Kits,SDK)，例如得自KSTTechnologies的OpenSource SDK，可以开发评估或进一步处理光谱数据的应用程序。
其它合适的NIR传感器可以名称“NeoSpectra”得自Si-Ware Systems。具体的传感器包括：NeoSpectra SW62221-1.7、NeoSpectra SW62221-2.1和NeoSpectra SW62221-2.5，它们在不同的波数范围内工作。
合适的手持式拉曼光谱仪是得自Bruker公司的“Bravo”拉曼光谱仪。所述拉曼光谱仪在300-3200cm-1的光谱范围内工作，并且包括用于抑制荧光信号的技术。通过两个温控二极管激光器来执行激励。可将光谱数据传输到(移动)数据处理装置，然后所述(移动)数据处理装置通过WLAN(WiFi)或经由网络电缆以无线方式执行确定个体化毛发处理的方法。
特别优选地，将通过WLAN(WiFi)或蓝牙以无线方式传输光谱数据的手持(N)IR/VIS光谱仪用于确定个性化毛发处理的方法中。
优选地，至少一部分的近红外光和/或红外光和/或可见光和/或单色光具有12500cm-1至4000cm-1(相应于800-2500nm)的(近红外)波数范围。液态水的吸收在该范围内(836nm、970nm、1200nm、1470nm和1900nm)。液态水的另外的(振动)吸收位于401nm、449nm、514nm、606nm、660nm、739nm、2.87μm、3.05μm、4.65μm、6.08μm、15μm和25μm。
在优选实施方案中，由智能终端控制步骤d)。这里，由智能终端上预先安装的应用程序控制优选所述方法。智能终端特别地包括智能手机或平板电脑。
在本申请的范围内，将用于处理或协助与系统无关的功能的计算机程序称为“应用程序(app)”。术语“应用程序”特别地包括用于智能终端的应用软件以及桌面应用软件，智能终端诸如智能手机和平板电脑(移动应用程序)。应用程序可以是仅在平台上运行的本地应用，或者不依赖于平台的网络、混合或跨平台应用程序。
特别优选地，应用程序可以经由QR码、NFC芯片、条形码或RFID芯片，直接在美发店下载或在毛发处理剂的销售点(POS)下载。
或者，特别地，如果待将应用程序安装在智能终端上，可以经由集成到智能终端的相应操作系统中的因特网销售平台来下载所述应用程序。在具有“苹果网间操作系统(Apple iOS)”的智能终端的情况下，所述销售平台可以例如是“应用商店(App Store)”，或者在具有“安卓(Android)”操作系统的智能终端的情况下，所述销售平台可以是“谷歌游戏商店(Google PlayStore)”。
在一个实施方案中，QR码、NFC芯片、条形码或RFID芯片包含将所述方法的用户引导到网页的网络链接，所述方法的用户可以从所述网页下载应用程序。
还优选以相对指标(非常低、低、正常、高和非常高)输出所述方法中确定的毛发成分的含量。
替代地或额外地，可以相对指标(非常非常脆、非常脆、轻微脆和正常)输出相关毛发状态。
可以可视方式输出含量，例如通过(移动)数据处理设备的显示设备输出，或者以可听方式输出，例如通过语音信息经由扬声器输出。
在所述方法的特别优选的实施方案中，个性化处理建议包括推荐漂白剂和/或染发剂和/或护发产品和/或定型产品。
这里，推荐可以包括显示或描述毛发处理剂的具体产品名称，毛发处理剂特别是漂白剂和/或染发剂和/或护发产品和/或定型产品。或者，推荐可包括显示或描述产品线或范围，特别是生产商的漂白剂线/范围和/或染发剂线/范围和/或护发产品线/范围和/或定型产品线/范围。
如果确定一种或多种氨基酸的含量值偏离通常值，则例如可以推荐含有蛋白质水解产物的合适的护发产品，例如洗去型处理剂或调理剂。蛋白质水解产物优选含有其含量偏离通常值的所述一种或多种氨基酸。
如果确定一种或多种脂质的含量值偏离通常值，则例如可以推荐含有脂质的合适的护发产品，例如洗去型处理剂或调理剂。在护发产品中使用的脂质优选包括其含量偏离通常值的所述一种或多种脂质。
如果确定18-甲基二十烷酸的含量值偏离通常值，则可以推荐含有阳离子改性的蛋白质、蛋白脂质和/或阳离子型有机硅的合适的护发产品，例如洗去型处理剂或调理剂。18-甲基二十烷酸作为硫酯结合在毛发中，并用作毛发的疏水性保护膜。如果18-甲基二十烷酸的测定值低于通常值，则毛发太亲水。通过使用阳离子改性的蛋白质、蛋白脂质和/或阳离子型有机硅，可改善毛发表面的亲水性方面的毛发状态。
在所述方法的替代实施方案中，个性化处理建议包括推荐在一段时间避免漂白和/或氧化染色和/或持久变形方法和/或热处理。
术语“持久变形方法”包括使直的毛发卷曲或将卷曲的毛发拉直的所有方法。这些方法可以是烫发方法或化学拉直方法。除了使用化学品之外，热处理也可能不期望地增加或减少某些毛发成分的含量。因此，个性化处理建议可包括推荐在一段时间内避免热处理，例如，避免使用卷发器或矫直器。
或者，当在热处理期间执行确定个性化毛发处理的方法时，个性化处理建议可以包括推荐在一段时间内终止热处理，例如立即终止；或者在一段时间内中断热处理，例如中断几分钟。在这种情况下，个性化毛发处理建议可以适应所确定的毛发的水含量。
在本发明另外的实施方案中，个性化处理建议可以包括推荐漂白和/或氧化着色的剂量，和/或预测漂白和/或氧化着色的结果。
如果确定了黑色素含量，则个性化处理建议可以包括推荐在氧化剂含量方面优化的漂白剂或氧化染料。
在漂白毛发或对毛发氧化染色的情况下，毛发的表皮层在碱性介质中被打开，并且取决于期望的漂白或变浅结果，以变化的剂量使用的过氧化氢混合物以更大或更小的程度溶解黑色素。要想使毛发变得越浅，过氧化氢的剂量越高。漂白或氧化染色过程总是因为这种作用模式而显著地损伤毛发。过氧化氢的浓度越高以及反应时间越长，损伤越大。适合于所需漂白或变浅效果和个体毛发中黑色素含量的漂白剂或浅化剂(lightening agent)可降低毛发的受损程度。
相反，如果已知个体毛发的黑色素含量，则可以预测漂白和/或氧化染色的结果。在实际进行漂白或(氧化)染色之前，用户越来越希望知道其毛发在漂白或(氧化)染色之后的样子的逼真印象。因此，漂白或(氧化)染色方法的许多供应商提供了颜色咨询的应用程序。例如，采用“施华蔻发型指南(“Schwarzkopf Frisur-Styleguide”)”应用程序，可以实时地提前测试毛发颜色。为此，用户将应用程序下载到智能终端上，并用前置摄像头记录其头部的照片。应用程序的软件识别脸部和头部形状。然后，用户选择特定的漂白产品或(氧化)着色产品，并且智能终端的显示装置显示执行该漂白或(氧化)染色后用户的样子。
为了预测漂白或染色结果，首先确定初始毛发颜色，然后基于用户选择的特定的漂白或着色产品计算漂白或染色结果。由于毛发组成对漂白或染色结果有影响，因此，确定个性化毛发处理的方法提供漂白和/或(氧化)染色结果的更好的，特别是更逼真的预测。
在所述方法的另外的有利的实施方案中，个性化处理建议包括鼓励或劝阻个体使用所述方法的用户和/或个体基于QR码、NFC芯片、条形码或RFID芯片识别的毛发处理产品。
在所述方法的该实施方案中，一旦已经通过确定至少一种毛发成分的含量而确定了毛发状态，所述方法的用户，例如美发师或毛发处理剂的销售点的任何人，可以通过QR码、NFC芯片、条形码或RFID芯片来确定合适的或不合适的毛发处理剂，所述QR码、NFC芯片、条形码或RFID芯片例如附着在毛发处理剂本身或其贮存位置，例如，在美发店的货架上或在毛发处理剂的销售点。
QR码、NFC芯片、条形码或RFID芯片允许以无线方式传输信息。
将由不同宽度的平行线和间隙组成的光电可读标识理解为条形码。条形码中的数据由光学读取器(例如，条形码读取器(扫描仪)或摄像头)自动读取，且进一步以电子方式处理。许多智能终端包括软件，该软件允许使用智能终端的数码相机来检测代码信息并且以解码的形式立即向用户显示该代码信息。
QR(快速响应)码是二维码，其由以二进制形式显示编码数据的黑白方块形成的方形矩阵组成。通常，智能终端具有安装的摄像头。在拍摄QR码之后，借助于软件读出/解释QR码。
NFC芯片和RFID芯片是发射器-接收器系统。在这种情况下，至少一个通信伙伴(partner)必须是有源的，即必须发起通信。另一个伙伴例如可以是没有电源的芯片。该无源元件也称为发射应答器(＝发射器和应答器)。除了在例如作为有源通信伙伴的智能终端与发射应答器/芯片之间的有源-无源通信之外，有源-有源通信也是可能的。
耦合/激励通过有源通信伙伴产生的短距离交变磁场或通过高频无线电波而发生。因此，不仅传输数据，而且还向应答器提供能量。有源通信伙伴，例如智能终端，包含控制实际读取过程的软件，以及具有用于另外的(移动)数据处理设备和/或数据库的接口的被称为中间件的软件。
RFID(“无线射频识别”)经由无线电波而起作用。RFID技术包括非常宽范围的各种芯片和读取器，它们的存储容量、生产方法、成本、频率范围和距离范围有实质性的区别。
NFC(“近场通信”)是RFID技术的标准化专门化，并且被专门开发用于短距离(最远10cm)数据传输。
QR码、NFC芯片、条形码或RFID芯片可含有例如关于各毛发处理剂适合或不适合于哪种毛发状态的信息。
个性化毛发处理建议还可包括，例如，确定毛发处理剂的化学组成，毛发处理剂特别是漂白剂、染发剂、护发产品和/或毛发定型产品。
在所述方法的可选实施方案中，个性化处理建议在于鼓励个体使用为所述个体个性化生产的漂白剂和/或染料和/或护理产品，并且发起订货过程，优选地通过访问(calling up)个性化漂白剂和/或个性化染料和/或个性化护理产品的生产商的网页发起订货程序。
客户越来越想要为他们自身的需求个性化定制的产品。这可以是为客户专门生产的产品或称为“大规模定制”产品的产品。然而，在“大规模定制”产品的情况下，仅通过改变产品的一些特征，就可以实现个性化，但是客户认为这些特征是重要的特征。优选地，这些“大规模定制”产品基于模块化的概念，即，产品可单独由各种模块/构建模块组成。
在产品的多个不同的特征/成分之间，通常存在许多依赖性，这些依赖性可表达为“命令”或“限制”。为了获得清楚的产品定义，借助于产品配置器运行订货过程可以是有利的。该配置器帮助客户选择特征/成分，并提示可靠/不可靠的特征组合，其中不能选择后者。
在用于毛发的漂白剂、染料、护理产品和定型产品的情况下，相关的产品特征特别地包括试剂的化学成分、试剂的物理性质和制剂的配制物类型。借助于产品配置器，可以避免选择化学和/或物理不相容的成分或选择不适合所确定的毛发状态的成分。相反，产品配置器可以规定或建议适合于所确定的毛发状态的成分的选择。
还优选的是，个性化处理建议被存储并在用于长期推荐的方法的后续进程中使用。
优选个性化处理建议包括推荐膳食补充。缺失毛发成分或毛发成分的含量低可以是导致不期望的毛发状态的原因，毛发成分特别是一种或多种氨基酸。缺失半胱氨酸(特别是L-半胱氨酸)或者半胱氨酸(特别是L-半胱氨酸)含量低导致脆的毛发。L-半胱氨酸在L-丝氨酸和L-甲硫氨酸的控制(lever)下形成。因此，在确定毛发中半胱氨酸的含量低后，处理建议可在于推荐施用半胱氨酸、丝氨酸和/或甲硫氨酸，特别是L型的这些氨基酸。
在另外的实施方案中，在向用户输出推荐之前，在(移动)数据处理设备(尤其是智能终端)与存储在云中的数据之间执行数据比较。这些数据可以是，例如，来自具有相同或相似的毛发组成(特别是毛发成分含量)，以及可能具有进一步相同或相似的参数(年龄、性别、行为模式等)以及在此基础上得到的推荐/措施的用户的数据。通过包括由经验获得的值，例如关于成功处理，可以为其他用户确认或改变对处理建议/推荐的适合性的评估。因此，这允许总是向用户提供最佳推荐。
在各种示例性实施方案中，个性化处理建议可以包括寻找美发师的推荐。在各种示例性实施方案中，可以经由确定个性化处理建议的软件/应用程序直接发起预订过程。为此，例如，美发师的联系方式数据可以存储在软件/应用程序中并显示给用户。此外，可以借助于诸如邮政编码的滤波器来限制所述选择。在各种示例性实施方案中，可通过软件/应用程序直接进行约定的预订。或者，可以经由单独的软件/应用程序(例如，Treatwell)来预订美发约定。
在特别优选的实施方案中，除了确定毛发的毛发成分之外，还确定毛发的波浪，并在个性化处理建议中考虑毛发的波浪。
在特别优选的实施方案中，除了确定毛发的毛发成分之外，还确定毛发的粗细，并且在个性化处理建议中考虑毛发的粗细。
除了毛发成分的含量之外，毛发的其它性质也影响毛发处理的成功。因此，特别地，毛发的波浪和/或粗细会对毛发处理的成功有影响。毛发的波浪和/或粗细特别地对用护理剂处理毛发具有影响。
可以例如使用合适的方法由智能终端来确定毛发的波浪值和/或粗细值，在所述智能终端上执行确定个体化毛发处理的方法。
可以例如借助于图像编辑和图像处理方法来确定毛发的波浪。为此，所述方法的用户拍摄个体的至少一部分毛发。借助于适当的插件(plug-ins)，合适的图像编辑和图像处理程序，诸如，ImageJ，确定图像中的线性部分。直的毛发产生大的线性部分；波浪明显的(strongly waved)毛发产生小的线性部分。可以优选地以“波浪％”描述波浪的程度。
确定波浪的图像编辑和图像处理程序可以是用于执行个性化毛发处理方法的应用程序的部件。或者，可以通过单独的方法，借助于图像编辑和图像处理方法，执行波浪的确定。有利地，由移动数据处理设备(特别是智能终端)上的应用程序执行单独的方法，所述移动数据处理设备用于执行个性化毛发处理方法。
可以通过与确定个性化毛发处理的方法不相关的单独的方法确定波浪，或者可以根据经验来确定波浪。
可以通过合适的界面来提供关于波浪的信息，所述界面例如当执行个性化毛发处理方法时在智能终端上打开的输入窗口。输入窗口可以描述波浪的相对程度，例如，“根本没有”、“几乎没有”、“轻度、“中度”、“强烈”、“非常强烈”，并且所述方法的用户选择主观确定的波浪。在通过单独的方法确定的波浪百分比的情况下，可以输入特定的数值，例如约20％。
例如，可以借助于用于智能终端的附加元件来确定粗细。为此，例如，可以将显微镜附加装置夹持在智能终端的镜头上。用于的智能终端的这种类型的显微镜附加元件的示例是得自Nurugo公司的“Nurugo Micro”或得自生产商Scrona的“μPeek”。在记录个体毛发的近红外光谱和/或红外光谱和/或可见光谱和/或拉曼光谱(步骤d)之前和之后，所述方法的用户还确定个体毛发的粗细。为此，借助于显微镜附加元件，用户拍摄具有尺寸对照(size reference)的2-20，优选3-15，特别优选5-10种不同的毛发。使用评价软件来确定个体的平均毛发粗细，所述评价软件可集成到用于执行个性化毛发处理方法的应用程序中。
确定毛发粗细的另外的替代方法包括激光折射，可以经由智能终端通过适当的附加元件来执行所述替代方法。
可以通过与确定个性化毛发处理的方法无关的单独的方法来确定毛发的粗细，或者可以根据经验来确定毛发的粗细。
关于毛发粗细的信息可以经由合适的界面来提供，例如当执行个性化毛发处理方法时在智能终端上打开的输入窗口。输入窗口可以描述毛发的相对粗细程度，例如，“细”、“正常”和“粗”，并且所述方法的用户选择主观确定的毛发粗细。在经由单独的方法确定毛发的绝对粗细的情况下，可以输入数值，例如80μm。
为了最佳护理目的，粗毛发和波浪(非常)强烈的毛发需要具有高比例的含脂肪成分或含油成分的毛发处理剂，但是具有低比例的含脂肪成分或含油成分的护发产品对于细毛发和/或直毛发是有利的。
在漂白和氧化染色的情况下，在强碱性介质中使用过氧化氢在大多数情况下导致损伤以此方式处理的毛发。为了避免或减少损伤，用于漂白和/或用于氧化染色的试剂通常本身也含有护理物质。
在所述方法的特别优选的实施方案中，取决于所确定的毛发状态并且取决于粗细和/或波浪，个性化处理建议包括推荐漂白剂和/或染发剂和/或护发产品，所述漂白剂和/或染发剂和/或护发产品具有适合于毛发状态和毛发粗细和/或毛发波浪的含脂肪成分或含油成分的含量。
特别地，含脂肪成分和含油成分包括脂肪酸的甘油单酯、脂肪酸的甘油二酯或脂肪酸的甘油三酯，脂肪酸，脂肪醇，脂肪醇的脂肪酸单酯或脂肪醇的脂肪酸二酯，植物油，矿物油，天然蜡和合成蜡。
影响毛发处理成功的毛发的另外的重要性质是灰度。毛发的灰度尤其对漂白或氧化染色方法的结果有影响。
灰度可经由与确定个性化毛发处理的方法不相关的单独的方法来确定，或其也可根据经验确定。
例如，可以借助于图像编辑和图像处理方法来确定灰度。为此，所述方法的用户拍摄个体的至少一部分毛发。优选地，所述毛发的被拍摄部分包括大部分的根部区域。合适的图像编辑和图像处理程序确定图像中的灰度。在特别优选的实施方案中，灰度的确定是个性化毛发处理方法的组成部分，并且由执行确定个性化毛发处理方法的应用程序来执行。
关于灰度的信息可经由合适的界面来提供，例如当执行个性化毛发处理方法时在智能终端上打开的输入窗口。输入窗口可以描述灰度的百分比，诸如“10％”、“30％”、“50％”、“70％”、“90％”和“100％”，并且所述方法的用户选择主观确定的灰度。在通过单独的方法确定灰度的百分比的情况下，可以输入数值例如68％。
灰色毛发对氧化染色中使用的氧化染料前体的吸收通常不如颜料富集的毛发的吸收。取决于毛发的灰度，这导致不同的着色结果。
如果个体毛发状态差，特别是个体毛发的氧化受损(非常)严重并且没有灰度或者灰度低，那么个性化处理建议可以在于劝阻个体使用漂白剂和/或染料，并且建议个体使用不包括氧化处理的着色方法，例如染色或强烈染色方法。

Claims (15)

1.个性化处理毛发的方法，其特征在于以下步骤：
a)通过色谱法或比色法，确定处于不同毛发状态的多个毛发样品的毛发成分含量；
b)记录所述处于不同毛发状态的毛发样品的近红外光谱和/或红外光谱和/或可见光谱和/或拉曼光谱；
c)创建校准模型，所述校准模型建立近红外光谱和/或红外光谱和/或可见光谱和/或拉曼光谱与所述毛发成分含量之间的相关性；
d)记录个体的毛发的近红外光谱和/或红外光谱和/或可见光谱和/或拉曼光谱；
e)基于所述校准模型，确定所述个体的毛发状态；以及
f)根据所确定的毛发状态，输出关于所述个体的毛发的个性化处理建议，
其中所述毛发成分选自氨基酸、脂质、黑色素、水及它们的混合物。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从步骤a)至步骤c)，所述校准模型以本地数据载体上或云中存储的信息的形式存在。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在美发店、在毛发处理剂的销售点(POS)、或在私人场所执行步骤d)。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，由智能终端、优选经由预先安装的应用程序控制步骤d)，所述应用程序特别优选地可经由QR码、NFC芯片、条形码或RFID芯片直接在美发店下载或在毛发处理剂的销售点(POS)下载。
5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述毛发状态是选自以下的毛发状态：脆性、无光泽、氧化损伤、热损伤、化学损伤、干燥、潮湿、油腻、亲水、黑色素含量高、黑色素含量低、正常及它们的组合。
6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其特征在于，所述校准模型考虑其他因素，特别是分类因素，例如所述个体的种族、所述个体的年龄和/或所述个体的毛发颜色。
7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其特征在于，所述个性化处理建议包括推荐毛发处理剂，特别是漂白剂和/或染发剂和/或护发产品和/或定型产品。
8.根据权利要求1-7中任一项所述的方法，其特征在于，所述个性化处理建议包括推荐在一段时间内避免漂白和/或氧化染色和/或持久变形方法和/或热处理。
9.根据权利要求1-7中任一项所述的方法，其特征在于，所述个性化处理建议包括推荐在一段时间内仅通过最大数目的色度来使所述毛发颜色变浅和/或将所述毛发颜色氧化染色。
10.根据权利要求1-7中任一项所述的方法，其特征在于，所述个性化处理建议包括推荐漂白和/或氧化染色的剂量，和/或预测漂白和/或氧化染色的结果。
11.根据权利要求1-10中任一项所述的方法，其特征在于，所述个性化处理建议在于鼓励或劝阻所述个体使用所述个体基于QR码、NFC芯片、条形码或RFID芯片识别的毛发处理产品。
12.根据权利要求1-10中任一项所述的方法，其特征在于，所述个性化处理建议在于鼓励所述个体使用为所述个体个性化制备的漂白剂和/或染发剂和/或护发产品，并且启动订货程序，优选通过访问个性化漂白剂和/或个性化染发剂和/或个性化护发产品和/或个性化毛发定型产品的生产商的网页来启动所述订货程序。
13.根据权利要求1-12中任一项所述的方法，其特征在于，除了所述毛发状态之外，还确定所述毛发的波浪，并且在所述个性化处理建议中考虑所述毛发的波浪。
14.根据权利要求1-13中任一项所述的方法，其特征在于，除了所述毛发状态之外，还确定所述毛发的粗细，并且在所述个性化处理建议中考虑所述毛发的粗细。
15.根据权利要求1-14中任一项所述的方法，其特征在于，除了所述毛发状态之外，还确定所述毛发的灰度，并且在所述个性化处理建议中考虑所述毛发的灰度。
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