プロの肌検出デバイスの技術システムにおいて、カメラモジュールは単なる「画像キャプチャツール」ではなく、検出精度、データ次元、および機能的な限界を直接決定する中核コンポーネントです。肌検出に特化したプロフェッショナルデバイスであるMeitu Eve Vは、製品のコアニーズに高度に合致したハードウェアパラメータ設計のカメラモジュールを搭載しており、「パラメータが機能をサポートし、機能がシナリオに合致する」という緊密なつながりを形成しています。これは、4つの具体的な側面から分析できます。
第一に、高画素と高品質センサーの組み合わせが、肌の微細な特徴を捉えるための基盤を築きます。肌検出のコアニーズの1つは、シミ、小じわ、毛穴など、ミリメートル単位、さらにはマイクロメートル単位の特徴を正確に識別することであり、カメラの画像の純度と詳細解像度に対して非常に高い要求があります。Meitu Eve Vは、カメラのコアコンポーネントとしてソニーセンサーを採用しています。ソニーセンサーの色再現性、ダイナミックレンジ、ノイズ制御における利点は、ハードウェアの画質不足によって引き起こされる「特徴の誤判断」（例：ノイズをシミと誤認する）を効果的に回避できます。一方、このモジュールには5つの16メガピクセルカメラが搭載されています。単一の高画素カメラは局所的な細部の鮮明さを保証し、マルチカメラレイアウトは「死角のない全顔カバー」を実現します。頬の広範囲な油分分布であれ、目の周りの小さな乾燥線であれ、すべてが高画素画像を通じて正確に表現でき、その後のアルゴリズム分析のための「高解像度生データ」を提供します。
第二に、カスタマイズされた3Dストラクチャードライトモジュールが、従来の2D検出の次元ギャップを埋めます。通常の肌検出は主に2D画像分析に依存しており、肌の三次元的な粗さやほうれい線の深さなどの3D特徴を正確に判断することに苦労します。しかし、Meitu Eve Vのカメラモジュールは、5セットのカスタマイズされた3Dストラクチャードライトを特別に統合しています。これは、コンシューマーグレードデバイスの一般的な3Dソリューションとは異なり、このストラクチャードライトモジュールのパラメータは「肌のシナリオに合わせて特別に調整」されています。送信側の光パターン密度と投影角度は顔の輪郭に合わせて最適化されており、受信側のカメラは光パターンと同期して調整され、ミリメートル単位の精度で肌の3Dモデルを迅速に構築できます。たとえば、「毛穴のサイズ」を検出する場合、2D画像では毛穴の「平面サイズ」しか表示できませんが、3Dストラクチャードライトモジュールは毛穴の「深さ情報」を捉え、「浅い毛穴」と「深く陥没した毛穴」を区別して、検出結果を実際の肌の状態とより一致させます。
第三に、大口径とオートフォーカス技術が、検出シナリオの安定性と一貫性を保証します。Meitu Eve Vは主に「ライトシールド内の閉鎖された検出環境」で使用されます。ライトシステムが補助を提供しますが、カメラの光の取り込みとフォーカス精度は依然としてデータの安定性に直接影響します。このモジュールはf/1.8の大口径を採用しており、同じ光条件下でより多くの光を捉え、光量不足による画像のぼやけを軽減できます。同時に、Focus Pixelsオートフォーカス技術が搭載されており、フォーカスエリアは「主要な顔の領域」（Tゾーン、目の周り、顎のラインなど）に合わせて特別に最適化されています。各検出中に、同じ参照位置にすばやくロックでき、手動フォーカスのずれによって引き起こされる「異なるセッションでの同じユーザーの検出データの違い」を回避し、検出結果の比較可能性を保証します。
第四に、複数のカメラの協調設計が、ライトシステムと組み合わされて「多次元データ収集」を可能にします。肌検出には、「表面のテクスチャ、油分分布、深部の代謝、三次元的な輪郭」などの多次元情報の取得が必要であり、これは単一のカメラではカバーできません。Meitu Eve Vの5つのカメラは明確な役割分担があります。一部のカメラはRGB白色光と連携して「自然光下での肌の状態」を捉え、一部は垂直/水平偏光と連携して「油分と表面のテクスチャ」を分析し、その他はWood’sランプと紫外線と連携して「ポルフィリンや脂肪などの深部情報」を検出し、3Dストラクチャードライトカメラは「3Dモデル構築」に焦点を当てています。このマルチカメラ協調モデルは、本質的にモジュールのハードウェア分担を利用して、ライトシステムとの「1+1>2」の相乗効果を形成し、デバイスが一度に多次元の肌データを収集し、プロフェッショナルな検出の「包括性」要件を満たすことを可能にします。
Meitu Eve Vのデザインから、プロの肌検出製品とカメラモジュールの関係は、本質的に「検出ニーズがモジュールパラメータを逆定義する」ことがわかります。これは「パラメータの積み重ね」を追求するのではなく、すべてのハードウェア指標（画素、センサー、口径、ストラクチャードライト）が特定の検出機能に対応しています。最終的に、モジュールの正確な設計を通じて、「画像キャプチャから効果的なデータ変換への転換」というコアゴールが達成されます。
