[发明专利]一种基于手机与外部设备的屈光筛查方法

说明书

本发明提供了一种基于手机与外部设备的屈光筛查方法，该基于手机与外部设备的屈光筛查方法通过手机对目标对象的脸部进行检测，以此提取关于该目标对象的脸部的特征信息，再基于该特征信息，确定外部设备投射平行光束后，获取该平行光束进入该目标对象的眼睛折射所成的光斑图像，最后基于深度学习模式，对该光斑图像进行匹配处理，以此确定该目标对象的眼睛的屈光信息。

技术领域

本发明涉及视力检测的技术领域，特别涉及一种基于手机与外部设备的屈光筛查方法。

背景技术

视力是用于表征眼睛健康程度的一项重要指标。人们在工作和生活中需要注意用眼健康才能维持良好的视力状态。但是，随着人们的工作和生活越来越依赖电子产品，并且人们不能时刻保持良好的用眼习惯，这使得人们的视力状态发生严重的下降。此外，随着电子产品的普及和用眼卫生知识不被广泛传播和重视，视力问题呈现低龄化的发展趋势。在众多视力问题中，近视和散光是较为常见的视力问题，其中，近视可分为假性近视和真性近视，假性近视是指眼睛因用眼过度和疲劳等原因而发生暂时性的近视情况，假性近视具有可恢复性，只要眼睛能够获得充足的休息和放松就能够完全恢复正常状态，而真性近视则是由于眼睛的晶状体发生不可逆的变化而导致，真性近视是无法自然消失恢复的，其只能通过佩戴眼睛等外界手段进行弥补。因此，视力问题已经成为一个严重的和普遍的健康问题。

为了能够准确地获得眼睛视力的相关数值，需要借助相关的视力验光仪对眼睛进行测量。虽然，视力验光仪具有良好的和精确的视力测量性能，但是视力验光仪的体积笨重以及价格高昂，其通常只配置与医院或者眼镜店等相关机构中。人们只能前往这些机构进行相应的视力测试才能够获知自身的视力情况，这对于有频繁视力测试需求的人们而言是极不方便的，并且视力验光仪的操作流程较为复杂和耗时较长，需要专门的操作人员才能操作该视力验光仪，这都不利于缩短视力检测的时间和提高视力检测效率。可见，现有的视力检测模式并不能使人们能够随时随地和快速地进行视力状态的检测获取，这不便于提高视力检测的便捷性和准确性。

发明内容

针对现有技术存在的缺陷，本发明提供一种基于手机与外部设备的屈光筛查方法，该基于手机与外部设备的屈光筛查方法通过手机对目标对象的脸部进行检测，以此提取关于该目标对象的脸部的特征信息，再基于该特征信息，确定外部设备投射平行光束后，获取该平行光束进入该目标对象的眼睛折射所成的光斑图像，最后基于深度学习模式，对该光斑图像进行匹配处理，以此确定该目标对象的眼睛的屈光信息。该基于手机与外部设备的屈光筛查方法借助手机拍摄平行光束进入眼睛后由于眼睛折射作用而产生的光斑图像，该光斑图像的光强分布和光斑形状都与眼睛自身的折射成像功能密切相关，这样通过对该光斑图像进行深度学习模式的分析处理，就能够快速地和准确地确定该眼睛自身的折射成像，从而最终确定关于眼睛的屈光信息等视力状态。由于该屈光筛查方法只是通过手机进行图像的拍摄与计算分析处理，这能够便于人们随时随地进行眼睛的视力检测操作，这相比于以往只能通过验光仪才能进行视力检测操作而言，该屈光筛查方法具有更高的便捷性，并且该屈光筛查方法还通过深度学习模式进行相关的分析计算处理，其能够有效地提高眼睛屈光值的计算快速性和计算结果的准确性，这都满足对视力检测快速、高效和准确的要求。

本发明提供一种基于手机与外部设备的屈光筛查方法，其特征在于，所述基于手机与外部设备的屈光筛查方法包括如下步骤：

步骤(1)，通过手机对目标对象的脸部进行检测，以此提取关于所述目标对象的脸部的特征信息；

步骤(2)，基于所述特征信息，确定外部设备投射平行光束后，获取所述平行光束进入所述目标对象的眼睛折射所成的光斑图像；

步骤(3)，基于深度学习模式，对所述光斑图像进行匹配处理，以此确定所述目标对象的眼睛的屈光信息；

进一步，在所述步骤(1)中，通过手机对目标对象的脸部进行检测具体包括，

步骤(A101)，通过手机获取关于所述目标对象的脸部图像，并对所述脸部图像进行脸部区域划分处理；