一种基于AI深度自学习算法的精准UV美甲固化方法及系统

本发明提供一种基于AI深度自学习算法的精准UV美甲固化方法及系统，该方法包括：采集手指图像并分割指甲与皮肤区域；基于指甲几何、涂层类型和目标固化质量生成目标剂量分布；建立以剂量误差最小、皮肤区域剂量低于阈值且温升不超过阈值为约束的优化模型；通过优化求解模块联合计算每颗发光单元的电流、占空比、点亮时长及光轴姿态，执行照射并基于温度与反射信号形成反馈，控制器在线修正直至达到目标剂量分布；系统由指甲定位与分割模块、剂量规划模块、优化求解模块、发光阵列执行模块、安全监测与联动控制模块及具备强化学习和联邦学习功能的控制器组成，实现剂量精准调控。本发明可显著提升UV美甲固化的一致性、安全性与智能化水平。