　同システムは、香川大学が開発したMEMSデバイスのナノ触覚センサーを搭載。毛髪の張力や接触量、スキャン速度を自動制御することで、従来法の100倍以上の視野範囲となる50mmを安定して計測する。また、毛髪専門家の官能評価を学習させたディープラーニングモデルを搭載しており、人の指先の感覚を数値化してダメージレベルを定量化する。

毛髪キューティクル診断システムの概要［クリックで拡大］出所：パナソニックくらしアプライアンス社

　毛髪をシステムにセットしてワンプッシュで測定を開始し、1回のスキャンで200万点のデータを収集できる。キューティクル枚数や表面のダメージレベル、髪の太さ、引張強度を自動測定し、診断結果として総合評価を表示する。

　研究では、4年間伸ばした髪の部位ごとのダメージを測定し、根元から毛先にかけてダメージが蓄積していく過程を定量化した。ブリーチやカラー施術を受け続けていた被験者は髪の中間～毛先にパサつきを感じていたが、その根本原因の可視化に成功した。

4年間伸ばした髪の蓄積ダメージ定量化［クリックで拡大］出所：パナソニックくらしアプライアンス社

　また、寝返りを想定した試験では、毛髪同士の摩擦によるキューティクルの損傷を確認した。ナノイーやミネラル、マイナスイオンを搭載したドライヤーを使用すると、ダメージを抑えられることも実証している。

　キューティクルは髪の表面を覆う層で、外部刺激から髪内部を守るが、摩擦や紫外線などで損傷すると再生しない。電子顕微鏡などを使用する従来のキューティクル評価技術では、毛髪切断などの前処理が必要で、視野も0.5mm以下と局所的だった。

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