May Skin skin detector သည် ရောင်စဉ်တန်းမျိုးစုံပုံများကို အသုံးပြု၍ မျက်နှာ၏ ကြည်လင်ပြတ်သားသော ဓာတ်ပုံဖြစ်သည်။ May Skin ၏ cloud computing၊ ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော မျက်နှာတည်နေရာ လက္ခဏာများကို ထုတ်ယူခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနည်းပညာ၊ နှင့် skin big data compari son တို့နှင့်အတူ၊ ၎င်းသည် အရေပြား၏ အတိုင်းအတာခြောက်ခု- အာရုံခံနိုင်စွမ်း၊ mepidermis၊ အရေးအကြောင်းများ၊ နက်နဲသောအစက်အပြောက်များ၊ ချွေးပေါက်များနှင့် ဝက်ခြံများကို တိကျစွာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်ပါသည်။ အရေပြားပြဿနာများအတွက် အကောင်းဆုံးကုသမှုကို ပုံဖော်ပါ။ May Skin သည် အရေပြားမျက်နှာပြင်နှင့် ထိတွေ့မိသော ပြဿနာများကို သိရှိနိုင်ရုံသာမက လက်ရှိ အရေပြားအခြေအနေအပေါ်အခြေခံ၍ အရေပြား၏ အနာဂတ်အခြေအနေကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သည်။ အလှပြင်ဆိုင်နှင့် ဆေးခန်း သို့မဟုတ် spa ဆိုင်ခွဲကြီးများအတွက် မရှိမဖြစ် ထုတ်ကုန်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ဖောက်သည်များ၏ အရေပြားပြဿနာကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်ရန် ကူညီပေးပြီး ဖြေရှင်းချက်များကို လွယ်ကူစွာ ပြုလုပ်နိုင်သည်။
5 spectra - RGB၊ cross-polarized၊ parallel-polarized၊ UV နှင့် Wood ၏အလင်းရောင်။
မျက်နှာပြင်နှင့် အပေါ်ယံအရေပြားအခြေအနေများကို မှတ်တမ်းတင်ရန်နှင့် တိုင်းတာရန်- အာရုံခံနိုင်စွမ်း၊ မျက်နှာပြင်အရေပြားအစက်အပြောက်များ၊ အပေါ်ယံအရေပြားအစက်အပြောက်များ၊ ချွေးပေါက်များ၊ ဝက်ခြံများ။
1. အချိန်ကာလတစ်ခုအတွင်း မတူညီသောပုံများကို နှိုင်းယှဉ်မှုကို ပံ့ပိုးပါ။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ရောဂါရှာဖွေမှုတွင်၊ အရေပြား၏တူညီသောရောဂါလက္ခဏာကိုရှာဖွေရန်၊ ရောင်ခြယ်ပစ္စည်းပြဿနာကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်၊ CPL နှင့် UV ပုံများကိုရွေးချယ်နိုင်သည်။ CPL ရုပ်ပုံသည် သာမန်မျက်စိဖြင့် မြင်နိုင်သော ရောင်ခြယ်ပြဿနာများကို ထုတ်ဖော်ပြသပြီး UV ပုံသည် သာမန်မျက်စိဖြင့်မမြင်နိုင်သော နက်နဲသော ရောင်ခြယ်ပြဿနာများကို ဖမ်းယူပေးပါသည်။
2. မတူညီသော ရက်စွဲများ၏ ပုံများကို ထိရောက်မှု အငြင်းအခုံအတွက် အခြေခံအဖြစ် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သည်။ ကုသမှုမပြီးမီနှင့် ပြီးနောက် ဓာတ်ပုံများကို ကုသမှုမပြီးမီနှင့် ပြီးနောက် ဆန့်ကျင်ဘက်အကျိုးသက်ရောက်မှုကို ပြသရန် နှိုင်းယှဉ်ရန်အတွက် ရွေးချယ်နိုင်သည်။
3. ပုံများကို နှိုင်းယှဉ်သောအခါတွင် သင်သည် ဇမ်ဝင် သို့မဟုတ် ချုံ့ချဲ့နိုင်သည်။ မူရင်းပုံကို 5 ဆအထိ ဖြေလျှော့ပေးနိုင်ပါတယ်။ ချဲ့ကြည့်ပြီးနောက် ပြဿနာ၏ လက္ခဏာများကို ပိုမိုရှင်းလင်းစွာ မြင်တွေ့နိုင်သည်။
1၊ နိုင်ငံတကာတွင် ဦးဆောင်နေသော AI ယုတ္တိဗေဒဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များ အစုအစည်းတစ်ခုအဖြစ် ဂျာမနီနိုင်ငံရှိ တရုတ်သိပ္ပံအကယ်ဒမီနှင့် Heidelberg တက္ကသိုလ်တို့၏ အယ်လဂိုရီသမ်များကို ပေါင်းစပ်ခြင်း။
2၊ 2 သန်း pixel ကင်မရာ၊ နေ့အလင်းရောင်၊ Cross Polarized Light၊ Parallel Polarized Light၊ UV Light၊ Wood's Light ငါးမျိုးသော optical ပုံရိပ်၊ 3D မြေမျက်နှာသွင်ပြင်ကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနည်းပညာ၊ AI နည်းပညာဖြင့် အရေပြားရောဂါကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ပါ။
3၊ ၎င်းကို နေ့အလင်းရောင်မြေပုံ၊ ပိုလာရိုက်ချက်မြေပုံများနှင့် ဇီဝဗေဒဂရပ်များဖြင့် ပုံဖော်ထားသည်၊ အရေပြားအိုမင်းမှုအခြေအနေကို 3~5 နှစ်အကြာတွင် ပုံဖော်ထားသည်။ ၎င်းသည် အရေပြားရောဂါများ၊ အရေပြားအရောင်၊ အရေပြားဖွဲ့စည်းပုံ၊ အိုမင်းရင့်ရော်မှု စသည်တို့ကို အာရုံစိုက်သည်။
4၊ အကန့်အသတ်မရှိ cloud သိုလှောင်မှု၊ ရုပ်ပုံဒေတာဘေ့စ် 3 သန်းကျော်၊ စက်ပစ္စည်း သို့မဟုတ် ဒေတာများ ဆုံးရှုံးမှုကို ရှောင်လွှဲ၍မရပါ။
5၊ တိကျသောအရေပြားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု 7 မျိုး၊ ရောဂါဗေဒစွမ်းဆောင်ရည်၊ အာရုံခံနိုင်စွမ်း၊ အရေးအကြောင်းအရေအတွက်၊ ချွေးပေါက်အရေအတွက်၊ အရောင်ခြယ်မှု၊ အမည်းစက်စွမ်းဆောင်ရည်။
6၊ ဖောက်သည်များထံ အလိုအလျောက် အစီရင်ခံချက်ထုတ်ပေးပါ။ အကောင်းဆုံးထုတ်ကုန်ဖြေရှင်းနည်းအတွက် အကြံပြုချက်ကို အခြေအနေတစ်ခုစီအတွက် အသုံးပြုပါ။