一、课题研究背景与意义随着智能美妆与个性化康养理念的普及大众对肌肤护理的需求逐渐从传统通用护肤转向智能化、定制化、精细化管理。传统肌肤养护方式存在明显短板用户多依靠主观经验判断肤质、选择护肤品缺乏科学的肌肤数据分析支撑同时线下肌肤检测成本高、流程繁琐无法实现日常常态化监测与动态养护方案调整。与此同时AI大模型与轻量化小程序技术快速迭代为民生服务类轻量化应用开发提供了技术支撑。Qwen AI大模型具备强大的图像识别、自然语言处理和智能决策能力可精准完成肌肤数据分析、问题诊断与方案定制微信小程序无需下载安装、适配全移动端、传播便捷契合用户碎片化使用需求。本课题结合AI智能技术与移动端开发技术设计实现轻量化肌肤养护管理系统突破传统护肤管理的主观性、滞后性弊端为用户提供科学化、个性化的肌肤检测、养护推荐、肤质记录全流程服务。课题兼具技术研究价值与实际应用价值可有效拓宽AI大模型在民生生活服务领域的应用场景提升轻量化小程序的智能化服务能力具备良好的落地前景与研究意义。二、主要研究内容与设计要求本课题以本科计算机专业培养要求为标准融合前端开发、后端架构、AI模型调用、数据库设计等技术完成系统的需求分析、架构设计、功能开发、测试优化与论文撰写核心研究内容如下系统需求分析与方案设计。调研用户肌肤养护核心需求梳理功能需求与非功能需求完成可行性分析绘制系统用例图、流程图、架构图确定系统整体技术方案明确Qwen AI模型调用逻辑与小程序端交互规则。系统核心功能模块设计与实现。系统分为小程序用户端与后端管理端两大模块。用户端实现用户注册登录、肌肤图像AI检测、肤质分析报告生成、个性化养护方案推荐、护肤日志记录、肤质数据趋势查看、护肤品知识科普等功能后端实现用户信息管理、检测数据管理、养护方案优化、内容发布、数据统计分析等功能。Qwen AI大模型融合应用。基于Qwen AI大模型接口实现肌肤图像智能识别精准判断干油肤质、痘痘、敏感、暗沉等肌肤问题结合用户肤质数据、作息护肤习惯智能生成专属养护方案支持自然语言问答式护肤咨询。数据库设计与系统优化。采用MySQL数据库完成数据表设计规范用户信息、肌肤检测数据、养护方案、日志记录等数据存储保障数据完整性与安全性优化小程序加载速度、AI接口响应效率提升用户使用体验。系统测试与验收。完成单元测试、功能测试、兼容性测试与性能测试排查系统漏洞与bug完善系统功能确保系统稳定运行符合实际使用场景需求。三、研究方法与技术路线本课题采用理论研究与实践开发相结合的方式开展研究主要方法包括文献研究法、需求调研法、模块化开发法、测试迭代法。技术路线以微信小程序为前端载体以Spring Boot为后端开发框架MySQL为数据存储核心通过API接口对接Qwen AI大模型实现AI智能分析与业务功能的深度融合前后端分离架构保障系统的扩展性与可维护性全程遵循本科软件开发项目规范完成开发与设计。四、进度安排第1-2周查阅相关文献资料调研行业同类系统完成课题可行性分析撰写开题报告确定系统整体设计方案。第3-5周完成系统需求分析、架构设计、数据库设计绘制相关设计图纸搭建项目开发环境。第6-10周完成微信小程序端、后端管理端核心功能开发对接调试Qwen AI大模型接口实现AI肌肤检测与智能推荐核心功能。第11-12周完善系统细节功能开展全方位系统测试修复漏洞优化性能整理项目开发资料。第13-14周梳理研究内容规范撰写毕业设计论文完成论文修改、查重与定稿。第15-16周准备答辩材料完成毕业设计答辩准备工作。五、预期成果完整可运行的基于Qwen AI大模型的肌肤养护管理微信小程序系统1套2. 系统需求分析、架构设计、数据库设计等全套设计文档3. 符合本科规范的毕业设计论文1篇字数1500字以上4. 系统测试报告、项目源码及相关答辩材料。六、参考文献要求查阅人工智能应用、微信小程序开发、智能管理系统设计相关中外文献10篇以上其中包含一定数量近三年核心期刊及学术论文规范完成文献引用与综述撰写保障课题研究的科学性与创新性。