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臉部辨識前景看好，為搶攻此一商機，光電半導體大廠歐司朗(OSRAM)不久前宣布收購美國垂直共振腔面射型雷射(VCSEL)供應商Vixar，並於近期宣布推出首款VCSEL產品「Bidos PLPVQ 940A系列」，該系列產品主要針對包括3D感測在內的創新應用領域，像是手機臉部辨識、機器人、無人機、擴增時性(AR)和虛擬實境(VR)等。 根據Inkwood Research的研究報告指出，2016年臉部辨識市場規模為11.1億美元，2017~2025年複合成長率預期達到23.1%，目前VCSEL技術主要應用於行動裝置身分識別，或是醫療、工業、汽車等領域的手勢識別和距離測量。 VCSEL結合了兩種照明技術的顯著優勢，既有IRED的高功率密度和簡單封裝方式，也同時具備雷射的光譜寬度和開關速度。VCSEL晶片在終端應用中更易於安裝，可以使用LED的現有封裝，也可以用作陣列(每顆VCSEL晶片由數百個單獨的發光孔組成)。 使用VCSEL作為光源，其發射的紅外光可均勻地照亮面部，隨即攝影鏡頭可捕捉使用者臉部的重要特徵。所拍攝的圖像與預先存儲在系統中的使用者圖像做對比——兩者匹配後設備解鎖。 而隨著臉部辨識應用興起，VCSEL需求也開始快速增加，為此，歐司朗在收購Vixar不久後便推出首款VCSEL產品--Bidos PLPVQ 940A；該產品特色包含封裝尺寸僅為1.9 mm × 2.20 mm × 0.85 mm、輸出功率為300 mW、照明角度為65° x 78°等 歐司朗光電半導體紅外/雷射器/感測器事業部市場經理Bianka Schnabel表示，與其他紅外線技術相比，VCSEL的光束品質、聚焦更好，體積也更小，目前該公司的紅外線產品組合包括IRED、邊射型雷射以及VCSEL，客戶可依其應用需求選擇合適的解決方案。

在整體穿戴式裝置市場中，智慧手環與智慧手表因應用情境明確，是目前接市場接受度最高者。隨著應用市場逐漸成熟，高階產品不斷推陳出新，也帶動穿戴式裝置市場持續成長。根據國際數據公司(IDC)的報告，全球可穿戴式裝置市場在2018年第二季(Q2)已達到2790萬台，較去年同期成長5.5%；而在高價的智慧手表帶動下，市場產值漲幅更大，較去年同期成長8.3%，市場產值達48億美金。 針對穿戴式裝置2018 Q2市場概況，IDC穿戴式裝置團隊研究主任Ramon T. Llamas表示，高階智慧手表需求逐漸成長，而基本型穿戴式裝置成長逐漸趨緩，是值得關注的現象。這意味著，消費者對於穿戴式裝置的功能需求不斷提升，進而帶動高階智慧手表市場需求。 進一步分析不同地區的市場概況可發現，市場成長驅力主要來自亞太地區(不包含日本)、中歐、東歐以及拉丁美洲等新興市場，與2017年同期相比，出貨量成長14%。IDC指出，這些新興市場對於基本的智慧手環仍有一定的需求，同時，高階智慧手表的市場接受度也越來越高。 而穿戴式裝置在北美、日本與西歐這些成熟市場出貨量則呈現下滑，比2017年同期下降6.3%。這些市場在2017年主要由基本的穿戴式裝置(如智慧手環)所主導，而隨著智慧手環的市場漸趨成熟，消費者開始轉向智慧手表這類更高階的穿戴裝置，然而，智慧手表成長幅度並不及智慧手環市場萎縮幅度，導致整體出貨量下滑。 不過，IDC穿戴式裝置資深分析師Jitesh Ubrani表示，不須對於成熟市場出貨量下滑感到擔憂，因為這只是市場轉向高階智慧手表的過渡期。過去，基本的智慧手環主要提供計步等描述性數據，未來智慧手表的性能與準確性將不斷提升，以作為診斷工具。而與高階智慧手表應用相關的產業，包括電信營運商應用程式開發商、元件製造商與醫療保健機構，也都有望在未來幾年興起。 儘管基本型穿戴式裝置出貨量在過去幾季中逐漸下滑，但其仍維持一定的市場占比。Llamas說明，進一步細分市場，可觀察到部分地區的消費者偏好功能簡單、低價的穿戴式裝置。

藍牙Mesh網狀網路架構解析 本節將深入介紹藍牙Mesh網狀網路的架構及其各個層次與負責的作用。此外也將說明Mesh架構(圖1)與低功耗藍牙核心架構之間的關係。 在Mesh網狀網路架構的最底層稱為「低功耗藍牙」。然而，事實上這並不單純只是Mesh架構的其中一層，而是指整個低功耗藍牙技術，如此一來才能提供基礎的無線通訊能力，讓在這之上的Mesh架構能夠運作。 顯然地，藍牙Mesh系統必須要有低功耗藍牙技術存在的狀況下才能運作。接下來我們將從最底層開始，逐一說明Mesh架構的每一層。 載體層 Mesh網路的訊息需要一套通訊系統負責傳送和接收。這就是「載體層」(Bearer Layer)的作用，該層定義通訊系統該如何處理Mesh PDU。目前藍牙Mesh技術只定義兩個載體，分別為廣播載體(Advertising Bearer)與GATT載體(GATT Bearer)。 廣播載體會利用低功耗藍牙的GAP廣播與掃描功能來發送和接收Mesh PDU。GATT載體則可讓不支援廣播載體的裝置，經由前述的「Proxy Protocol」通訊協定與Mesh網狀網路內支援廣播載體的節點間接通訊。 Proxy Protocol是封裝在GATT運作中，藉由特別定義的GATT特性來達成。Mesh網路的代理節點會執行GATT特性並支援GATT載體與廣播載體，因此能在兩種載體之間轉換並轉發訊息。 網路層 「網路層」(Network Layer)定義了各種訊息位址類型以及網路訊息格式，讓載體層可以傳送傳輸層PDU。該層可支援多個載體，每一載體各有多個網路介面，包括可讓同一節點內的多個元素彼此溝通的本地端介面。 網路層會判斷訊息該經由哪一網路介面輸出。來自載體層的訊息會經過一個輸入過濾條器(Input Filter)，以決定是否要將訊息傳送至網路層作進一步處理。同樣地，輸出訊息也會經過一個輸出過濾器(Output Filter)來決定是否該拋棄訊息或者傳送至載體層。至於轉發(Relay)和代理(Proxy)的功能則是可以經由網路層來執行。 下層傳輸層 「下層傳輸層」(Lower Transport Layer)會從上層傳輸層接收PDU，之後將PDU傳送到另一裝置的下層傳輸層；必要時，該層也會進行PDU的切割與重組。當PDU較長而無法塞入單一Transport PDU時，下層傳輸層就會加以切割，將該PDU分成多個Transport PDU。接收端裝置的下層傳輸層，則會將這些分割過的PDU重組成單一的上層傳輸層PDU，並且往上一層傳送。 上層傳輸層 「上層傳輸層」(Upper Transport Layer)負責將來自存取層以及要傳給存取層的應用資料進行加密、解密與認證。此外，該層也負責處理訊息的傳輸與控制，訊息由各節點的上層傳輸層內部產生，並彼此互相傳遞，包括「友誼」(Friendship)和「心跳」(Heartbeat)相關的訊息。 存取層 「存取層」(Access Layer)負責定義各種應用該如何存取上層傳輸層，包括： ．定義應用資料格式。 ．定義及控制上層傳輸層所負責執行的加密、解密流程。 ．確認從上層傳輸層所收到的資料是否送到正確網路，才將資料往上一層傳。 基礎模型層 「基礎模型層」(Foundation Models Layer)負責執行與Mesh網狀網路組態及管理相關的模型。 模型層 「模型層」(Models Layer)負責依照模型的規格定義，執行模型以及相關的行為、訊息、狀態、狀態綁定等等。 Mesh網狀網路安全採強制規定 低功耗藍牙提供了多種安全機制讓設定檔的設計者選擇，如不同的配對方式，或每一特性對應的個別安全要求等等。但事實上，安全性完全是一項選擇性功能，因此也可以造出完全沒有任何安全防護或限制的開放式裝置。 裝置設計者或製造商必須自行分析其面臨的威脅，然後決定其產品的安全性需求與解決方案(圖2)。然而，對於藍牙Mesh網狀網路來說，安全性是強制的。不論是網路本身，或是個別應用和裝置，全都有安全機制保護，而且無法透過任何方式加以關閉或削弱。 Mesh網狀網路安全基本原則 藍牙Mesh網狀網路具備以下基本安全原則： ．所有Mesh訊息皆經過加密和認證。 ．網路安全、應用安全與裝置安全，各自獨立分開。 ．安全金鑰在Mesh網狀網路中的生命週期可透過「金鑰更新」(Key Refresh)程序來變更。 ．訊息標頭編碼讓網路內傳遞的訊息難以被追蹤，提供了私密性機制讓節點無法被追蹤。 ．藍牙Mesh的安全機制可防範網路遭到回放攻擊(Replay Attack)。 ．裝置新增至Mesh網路以成為節點的程序具安全性。 ．節點可安全地從網路移除，並且可防範垃圾桶(Trashcan)攻擊。 依不同安全考量進行隔離 藍牙Mesh安全機制的核心是由三種金鑰所構成的。這些金鑰分別保護著Mesh網狀網路的不同部分，將不同的安全考量分離。 為了解這樣的設計並體會其重要性，我們來看一個可作為轉發節點的Mesh燈泡案例。當燈泡扮演轉發的角色時，它可能會經手Mesh網路上一些有關大樓門禁系統的訊息。然而，一個燈泡不該有權限讀取並處理這類訊息的內容，但卻必須將訊息轉發給其他節點。 為解決這樣的衝突，藍牙Mesh技術採用了不同的安全金鑰，分別保護訊息在網路層的傳輸與應用(如照明、保全、暖氣等等)相關的資料。 所有Mesh網路當中的節點都有一把網路金鑰(NetKey)。事實上，正是因為持有共同的金鑰，節點才能成為該網路的成員。這把網路金鑰還可衍生出網路加密金鑰，以及一把私密金鑰。 節點持有的網路金鑰，最高僅能解開並驗證到網路層的通訊，因此節點能夠轉發訊息，但無法解開應用相關資料。網路或許還會進一步分隔成多個子網路(Subnet)，而且每個子網路都有專屬的網路金鑰，唯有子網路內的成員才擁有。網路金鑰可以用來隔離實體空間，例如飯店內的每一間客房。 要解開特定應用相關的資料，節點必須擁有對應的應用金鑰(AppKey)。在Mesh網路的所有節點之中，可能存在著許多不同的應用金鑰，但通常每個應用金鑰只會被少數的節點所持有，即為能夠參與該項應用的節點類型。舉例而言，燈泡和照明開關，會擁有照明應用的應用金鑰，但是卻不會擁有暖氣系統的應用金鑰；後者通常是溫度控制開關、散熱器控制閥等節點才有。 上層傳輸層會使用應用金鑰來加密及驗證訊息，而後才將訊息傳給存取層，多把應用金鑰會對應到一把網路金鑰。 這樣的關係稱之為「金鑰綁定」，代表著一些特定的應用必須持有應用金鑰，而且只能在某個特定網路上運作，但是一個網路卻能容納多個互相獨立而安全的應用。 最後一把金鑰是裝置金鑰(DevKey)，為一種特別的應用金鑰。每個節點都有獨一無二的裝置金鑰，且唯有啟動配置器裝置才知道。裝置金鑰用於啟動配置程序之中，負責保障啟動配置器與節點之間的通訊安全。 移除節點/啟動金鑰提升安全性 如前所述，節點持有多種Mesh的安全金鑰。假設節點發生故障而必須拆除，或者持有者決定將它賣給他人，很重要的一件事就是要確保該裝置不被拿來攻擊其原本所屬的網路。 為此，藍牙Mesh技術定義了一套移除網路節點的程序。使用者可利用啟動配置器的應用程式，而將某個節點列入黑名單，並啟動「金鑰更新」的程序。 金鑰更新程序會使得網路上的所有節點(除了黑名單中的節點之外)收到新的網路金鑰、應用金鑰以及所有相關的衍生資料。換句話說，負責保障網路和應用安全的整套安全金鑰全部都會換掉。如此一來，移除節點所持有的網路金鑰和應用金鑰都變得無效，該節點將不再是網路的成員，因此就不會構成威脅。 私密性 從網路金鑰衍生而來的私密金鑰，是用來編碼網路PDU的標頭(Header)資料，例如來源位址。編碼可確保竊聽者無法輕易追蹤裝置及裝置使用者的行蹤。此外，也讓一些根據流量分析的攻擊難以達成。這項技巧的安全程度也確實符合其用途。 回放攻擊 在網路安全的領域中，「回放攻擊」(Replay Attack)是指竊聽者從網路上攔截、擷取到一個或多個訊息，並將該訊息重新傳送一次，目的是希望欺騙接收端執行一些攻擊端裝置沒有權限執行的動作。常見的例子是汽車免鑰匙系統，駭客藉由擷取車主與車輛之間的認證程序訊息，並對免鑰匙系統回放這些訊息，就能打開車門，將車偷走。 藍牙Mesh網狀網路便內建了防範回放攻擊的機制。基本上是利用兩個網路PDU欄位：Sequence...

此一號稱當前規範最嚴格的歐洲個資保護法規，明定只要企業組織或機構其業務活動涉及對於歐盟地區民眾個資的蒐集、處理與利用，不論企業組織或機構之規模大小、法人或自然人形式、在歐盟國設點與否，都必須要一併遵守，其影響層面，堪稱深遠。 目前上路實施的GDPR規範中，其條文總計有11個章節，共99條，除了總章原則與罰則之外，包括第三章資料權利主體、第四章資料控制者與處理者、第五章的個人資料國際傳輸、第六章獨立監管機關、第七章合作與一致性等，都透露出本次規範其橫跨範圍大、影響層面廣的特性。以下內容將從資料、取得機構角色功能以及個人權利三方面切入解讀。 資料保護分三大部分 在資料方面，涵蓋受保護的資料範圍、資料取得及資料傳遞等三個部分。在受保護的資料範圍方面，GDPR基於對於網際網路、醫療檢測等新興科技使用的廣泛性認知，擴大了個人資料的範圍，將所謂個資相當程度視為一群可識別個人的相關資訊，即個人可識別資訊(Personally Identifiable Information, PII)。 這些資訊從過往熟知的姓名、性別、政治傾向、宗教信仰、電話、住址、駕照、身分證字號等，進一步擴展到可以直接或間接過濾推定出特定對象的資料，諸如網路瀏覽器中的Cookie、網路IP位址、GPS資訊，或是任何足以識別特定個人身分或性別的基因資料、生物特徵或醫療資料等。 其次是有關資料取得方面，GDPR要求資料取得機構必須強化取得資料同意書的規格，強調文字簡單易懂、條文單純清楚，避免資料取得機構玩弄文字遊戲、模糊焦點。此外，必須資料所有權人明白、清楚的表達意願，願意提供資料使用，排除未明確表達即默認之行為，積極保障資料所有權人之權利。 在資料傳遞方面，基於網路無國界的現況，以及國際貿易與國際互動的現實考量，應針對受保護資料的跨國傳輸行為予以規範。GDPR要求歐盟執委會就第三國之資料保護實施情形進行觀察，要求第三國應具備有效而獨立之資料保護監督機制(Effective Independent Data Protection Supervision)，可提供資料所有人有效行政與司法救濟管道。則該國為具備適當資料保護規範及機制之國家，可被列入歐盟執委會白名單中，為GDPR規範中得從事跨國資料傳輸活動之對象。 個資取得三大規定 在個資取得機構的角色功能方面，涵蓋資料使用機構角色定位、組織結構調整及因應機制設計等三方面。 在角色定位上，舉凡全部或部分以自動化方式對於個人資料進行蒐集、處理或利用的自然人、法人、公務機關、機構和其他組織，均為GDPR規範之主體，並根據資料使用特性，區隔為進行個人資料收集與處理的資料控制者(Data Controller)，以及執行個人資料處理的資料處理者(Data Processor)兩類。 組織結構調整方面，GDPR中要求符合GDPR管理要求之機構設立資料保護長(Data Protection Officer, DPO)，確保機構得以有效因應GDPR的資料保護規範，並有專人負責。 在因應機制設計方面，包括資料保護風險評估、通報機制以及資訊系統設計考量三個部分。GDPR在要求機構確保所蒐集、處理的資料安全性，必須進行資料保護影響評估(Data Protection Impact Assessments, DPIA)。目的在辨識機構業務流程當中，有哪些涉及個人隱私權利的風險存在，並予以衡量、管理和因應，並允許機構可依據實際風險需要來制定因應之資料保護措施。 在通報機制方面，GDPR規範明定，不論是資料控制者或資料處理者，一旦發生個資洩漏事件，必須要在72小時內，即刻通報給資料保護主管機關(Data Protection Authority)，惟若該外洩事件對於當事人會造成權利嚴重侵害時，應即時通知當事人知曉。 在資訊系統設計方面，則是將隱私保護設計(Privacy By Design)或預設隱私保護(Privacy By Default)納入規範，要求機構在設計、規畫、建立資料系統時，必須導入隱私保護相關措施，充分考量資料蒐集、資料傳遞、資料儲存與處理等流程，確保資料在運行過程中得到適切的保護。 個人權利三大規範 在個人權利規範方面，涵蓋資料可攜權、遺忘權以及反對權三個部分。歐盟提供民眾對於所屬個資擁有更大的控制權利，將個資賦予等同資產地位，首度將資料可攜權納入規定，明定歐洲民眾得以在不同服務業者之間，具有自由搬動個資的權利。 被遺忘權即是資料消除的權利，法案賦予當事人得要求資料控制者及資料處理者，必須協助消除當事人個人資料及停止使用當事人個資；資料所有人得根據具體情況，反對資料處理機構對於其個人資料之處理。 GDPR影響涵蓋對象/行為/權力 GDPR的影響範圍遠遠超過想像，可從對象、行為與權利三方面探討，對象指的是受保護與規範的目標，行為是資料處理的作為，權利則是關於資料所有人的權利賦予。首先是受保護與規範的目標，包括資料類型及規範機構，其範疇均遠遠超過過往的個資保護法令。 在資料類型方面，舉凡姓名、性別、政治傾向、宗教信仰、電話、住址、駕照、身分證字號，到可過濾推定出特定對象的網路瀏覽器中的Cookie、網路IP位址、GPS資訊，或是任何足以識別特定個人身分或性別的基因資料、生物特徵或醫療資料等，均涵蓋在個人資料隱私的保護範圍內。 另外在規範機構方面，雖然法規為歐盟國家地區所制定，不過，事實上，只要有針對歐洲民眾個資進行相關的蒐集、處理或者是利用的自然人、法人、公務機關、機構，以及其他組織，不論其規模大小，提供免費或付費服務，是否在歐洲設有據點，基本上均須要遵守GDPR對於資料保護的相關規範。 接著是資料處理的作為方面，主要是規範了歐盟地區民眾個資的跨國傳輸行為，如前所述，GDPR要求歐盟必須掌握與資料互動之第三國其資料保護現況，只要該國被認可為具備適當資料保護規範及機制之國家，則得以在GDPR規範下成為從事跨國資料傳輸活動之對象國。 其次在權利方面，本次GDPR的立法，大幅增進資料所有權人的掌控程度，包括資料可攜權、遺忘權以及反對權三個區塊。除了重申個人資料的所有權，更強化個人資料的資產特性，賦予個人得以任意轉移個資、要求消除個資以及排除特定資料處理行為的權利。 從以往當事人一旦授權給資料蒐集者後，幾乎形同資料賣斷的模式，轉為即便在資料授權後，當事人可依據其自由意志，行使資料移動、資料削除以及限制某些資料處理行為等權利，進一步確保當事人在授權前、授權中、授權後均保有資料的掌控權。 在因應措施的影響方面，在資料處理機構方面，要求受GDPR規範之機構設立資料保護長，以確保機構有專人負責，有效因應GDPR的資料保護規範；在跨國互動方面，基於網路無國界的現實處境，正面規畫個人資料跨國傳輸的行為，具文要求第三國應具備合格的法制基礎，以確保歐盟民眾個資即便經由跨國傳輸處理，仍具備相當程度的安全等級。 此次GDPR在罰則方面的規範，強調全球化之下，企業集團母體責任的不可切割性，將違反規範的企業罰金定在其前年度全球營收的4%，或是最高2,000萬歐元的規模；而違反隱私保護設計、沒有充分實施的企業資通訊安全保障措施、違反數據洩露通知等行為，則是最高處以1,000萬歐元或是前一年度全球營收的2%，避免企業透過區域切割的方式，規避GDPR的監督。 GDPR影響不容小覷 GDPR的正式上路，其影響範圍除了表面上的歐盟地區、與歐盟區民眾個資高度關聯性的企業機構之外，對於欲進入GDPR規範中跨國傳輸白名單的國家地區，或是欲進一步增進本國個資保護的程度，都將促使其以GDPR為參考標準，強化本國在個資保護的法制基礎，各國在個資保護的立法跟風現象將可預期。 由於本次GDPR對於所蒐集資料的類型、範圍、處理及後續可能的變更，幾乎涵蓋企業或機構營運活動的各部分，加上相關罰款規模前所未見，因此企業機構在因應GDPR的首要考量，必須揚棄這是單純資訊部門或是資訊安全的業務，應全面從業務流程角度再檢視，確認各個業務環節中，與歐盟民眾個資的互動情況，方能據此增修其因應作為與標準作業程序(SOP)，同步調整企業營運流程以及資訊系統，從而免除成為GDPR實施下的俎上魚肉。 資策會MIC資深產業分析師李震華  

雖然碳化矽MOSFET的性能和矽MOSFET類似，且驅動非常簡單，但設計者必須特別注意某些方面，以充分利用這些快速開關元件的優勢。由於PCB布局錯誤而產生的寄生電感會嚴重損害MOSFET的開關特性。這些寄生電感加上碳化矽MOSFET的dv/dt和di/dt特性，可以導致一些不良影響，包括MOSFET的開關特性受到嚴重影響，包括電壓和電流過沖，開關損耗增加以及系統不穩定。此外，使用傳統的基於矽IGBT的技術來表徵碳化矽MOSFET的開關特性可能由於測量探針頻寬不足、設備不充分等而導致關於開關損耗的錯誤結論。 動態表徵平台(DCP)旨在通過雙脈衝技術表徵碳化矽MOSFET和二極體開關損耗。它也可用於表徵MOSFET和二極體資料表中提供的其他典型動態參數，如開關時間，柵極電荷和反向恢復。如前所述，測量碳化矽元件的這些參數需要優化的電路板布局和精確的電壓/電流感測技術。 圖1是動態表徵平台的方框圖。它採用單相支路配置，可容納兩個碳化矽MOSFET和可選的反並聯肖特基二極體。每個MOSFET都有自己的柵極驅動電路，包括單獨的數位隔離器，電流升壓器和隔離電源。 圖1　動態表徵平台的方框圖 DCP包括三個高壓電源連接(DC+_Con2，DC-_Con1和OUT_Con3)，兩對用於柵極驅動器控制電路的低壓連接(VCC_PS1/GND_PS1和VCC_PS2/GND_PS2)，兩個用於柵極訊號的BNC端子(PWM1/GND_PWM1和PWM2/GND_PWM2)以及一個8引腳接頭，可用作柵極訊號的替代介面(圖2)。 圖2　動態表徵平台的介面連接 每個開關位置的柵極驅動器電路採用Silicon Labs數位隔離器「Si8261」，IXYS電流升壓器「IXDN614」和村田2W隔離式DC-DC轉換器「MGJ2D122005SC」。村田DC-DC轉換器使用+12V輸入以產生帶有5.2kV直流隔離柵的+20V和-5V電源軌。負驅動電壓可通過100-mil插頭跳線配置(-5V或0V)。柵極迴路分成兩條(二極體+0603 SMD電阻)支路，以允許不同的導通和關閉電阻。板上探頭尖端適配器(PTA)提高了柵源電壓(VGS)和漏源電壓(VDS)的測量精度。同軸電流敏感電阻分流器用於精確的開關電流測量。高壓直流母線電容是由一個較大薄膜電容(其在開關瞬變期間穩定DC匯流排)與多個較小的陶瓷電容(其為元件之間的電流換向提供去耦功能)並聯而成。單相支路配置，包括可容納兩個碳化矽MOSFET和可選的反並聯肖特基二極體支援MOSFET或二極體測試。用於MOSFET和二極體的插座安裝方法可以快速方便地更換DUT。同樣，高壓連接器用於方便的電源連接。可以安裝板上通孔電阻進行電阻負載測試；電感負載脈衝測試需要一個外部負載電感。 DCP板(圖3)的尺寸為132毫米×86毫米。它僅用於執行脈衝測試，因此不提供元件冷卻裝置。該電路板設計用於測試採用3引腳TO-247封裝的MOSFET和採用2引腳TO-220封裝的二極體。用於其他通孔封裝和SMD封裝的定制DCP可根據要求進行開發。 圖3　動態表徵平台元件 DCP可靈活用於多種重要的碳化矽元件特性測試電路，包括開關時間特性的電阻負載單脈衝測試，開關能量/時間特性和柵極電荷特性的感性負載雙脈衝測試以及反向恢復特性的電感負載雙脈衝測試。 圖4總結了不同測試的可能拓撲結構。開關測試可以使用或不使用反並聯SBD進行。續流元件可以通過單個SBD，單個MOSFET，或者SBD和MOSFET相互並聯組合來實現，如圖4中所示。 圖4　不同測試的可能拓撲結構：A為電阻負載測試；B為CIL MOSFET開關損耗測試；C為反向恢復測試。 該動態表徵平台可以表徵開關元件和續流元件在半橋配置中的開關特性。對於開關元件的表徵，被測元件可以僅通過一個MOSFET或通過一個帶有外部反並聯二極體的MOSFET來實現。對於續流元件特性分析，被測元件可以通過單個續流二極體，通過一個帶體二極體的MOSFET或通過一個帶體二極體和額外續流二極體的MOSFET來實現。 直流母線電容與解耦電容 去耦電容在元件開關期間提供能量。直流母線電容可在開關瞬態期間穩定直流母線電壓。DCP中的去耦電容和直流母線電容一起構成了一個低通濾波器，用於過濾DC匯流排上的開關電流。這減少了與直流電源和測試系統的板上直流母線之間的導線連接有關的任何寄生電感的影響。 續流元件 當在雙脈衝測試中關閉底部開關位置MOSFET時，需要電流路徑使儲存在板外電感器中的能量迴圈通過。這是通過插入一個半導體元件來實現的，該元件將電流限制在與電感平行的一個方向上。半導體元件通常由碳化矽SBD，帶有體二極體的碳化矽MOSFET或並聯的碳化矽MOSFET和碳化矽SBD組成。這些配置代表了常見的真實世界配置，見於帶有用於續流元件的碳化矽SBD二極體的降壓或升壓轉換器。另一種常見配置出現在半橋拓撲結構中，其中碳化矽MOSFET的體二極體滿足對續流元件的需求。 隔離電源 該元件應用在柵極驅動器電路中，為邏輯訊號提供隔離屏障。 電流觀察分流電阻(Rshunt) 同軸型分流電阻為測量元件電流提供了最佳解決方案。同軸分流器允許進行高頻寬測量，同時僅向測試電路的電源迴路引入最小量的寄生電感。 電壓測量探頭 漏源電壓和柵源電壓測量建議採用無源探頭。高頻寬、低輸入阻抗和適當的電壓和電流測量之間的偏斜校正是準確測量開關損耗的必要條件。探頭尖端適配器用於方便的PCB到探頭尖端的介面連接和優化的電壓測量。 板外負載電感 以下是選擇合適的板外感應器的一些重要提示： 1.避免目標元件電流飽和。 2.確保足夠的電感，使關閉和接通事件具有相似的電流。 3.更大的電感將使元件電流程式設計更容易和更精確。 4.避免並聯多個電感，這會導致更高的等效並聯電容和開關事件期間潛在的LC諧振振盪。 訊號和電源連接 輸入PWM訊號應該通過BNC1和BNC2使用3.3V訊號控制。柵極驅動電源輸入電壓應為12伏，通過PS1和PS2施加。 連接器定義 電路板(圖2)有三個電源連接：Con1用於負直流母線輸入，Con2用於正直流母線輸入，Con3是相位支路的中點。PS1和PS2用於柵極驅動器控制電路的+12V電源輸入。BNC1和BNC2是函數發生器的柵極訊號輸入連接端子。牛角連接器為數位控制器提供了另一種柵極訊號輸入選項。牛角連接器的定義如表1所示。 為了進行測量，三個探針頭適配器(PTAs)在考慮測量迴路減少的情況下實施。PTA1用於漏源電壓(VDS)測量。PTA2用於柵源電壓(VGS)測量。PTA3用於測量柵極電阻之前的柵極訊號(在柵極電荷測量測試期間使用)。Shunt1是用於開關電流(IDS)測量的BNC連接。 柵極驅動迴路和電源迴路設計 碳化矽元件開關速度非常快，因此在開關瞬態過程中儘量減小電壓過沖和電流振盪非常重要。在開關事件期間看到的振盪的一個常見原因是半導體封裝和PCB布局設計中的迴路電感。圖5顯示了半橋配置中寄生電感的一些關鍵來源。 圖5　半橋配置中的關鍵雜散電感源 DCP採用優化電源迴路和柵極迴路設計的設計方法，以最大限度地減少迴路電感和交叉耦合。以下是這些設計指南中的一部分： 1.推薦使用額外的電流升壓IC去耦電容。這些去耦電容也應盡可能靠近MOSFET的柵極放置，以減少柵極迴路。 2.直流母線去耦電容是開關期間降低漏源電壓振盪所必需的。建議並聯多個小型去耦電容，以減少每個電容的寄生電感。去耦電容也應盡可能靠近SiC MOSFET。 3.建議採用疊層式直流匯流排結構以減少直流母線電感。出於這個原因，使用銅平面比直流正極和直流負極匯流排訊號的走線更好。而且，這些平面應該位於不同的PCB層上並且彼此重疊以形成層疊的直流匯流排結構。 4.應仔細考慮兩個MOSFET及其反並聯二極體的位置，以確保頂部元件和底部元件之間的小電流換向迴路。 負載電感選擇 為了收集精確的開關損耗測量結果，必須仔細選擇負載電感(圖6)。與被測元件的輸出電容相比，負載電感應具有較低的等效並聯電容(EPC)。在測試來自1200V 80mΩ碳化矽MOSFET時，建議選擇EPC小於10pF的負載電感。負載電感的另一個重要特性是它不應該在目標關閉/開啟電流時飽和。對於內部測試目的，利用來自線圈繞線專家公司的四個高電流封裝電感器「EK55246-341M-40AH」。這些電感器已定制封裝在帶香蕉插座介面端子的外殼中，可根據測試需求進行快速簡單的配置。例如：低電流+高電感或高電流+低電感操作。 圖6　負載電感示例 DCP與直流電源隔離以避免接地迴路 圖7顯示了雙脈衝測試設置的示意方框圖。在此測試中，電感負載與上開關位置的續流二極體(FWD)並聯。這些元件組成了在被測元件關閉狀態下電流的續流路徑。被測元件占用較低的開關位置。該測試配置用於研究被測元件的開關能量和柵極電荷特性。 圖7　測試設置示意圖 需要注意的是，測量設備和直流電源各自都有自己的接地連接。為了避免可能導致嚴重測量誤差的接地迴路，建議在採集測量資料時，在測試期間將DCP與直流電源隔離。在此測試系統中，GIGAVAC的電壓控制繼電器「P105」用於將DCP從直流電源(正極和負極電源)斷開。確定直流母線電容的大小使其能夠在從直流電源斷開後的整個測試中保持所需的匯流排電壓。這可以通過最大限度地降低由接地迴路引起的瞬態事件中的振鈴風險來改善測量條件。如果系統沒有足夠大的直流母線電容從上述的直流電壓源上斷開連接，則該系統至少需要足夠大的直流母線電容以便在元件開關期間維持直流電壓。 碳化矽MOSFET的高開關速度意味著在某些測試條件下，dv/dt和di/dt可能分別超過80V/ns和5A/ns。這些元件在幾十奈秒內開啟和關閉。因此，測量探頭具有足夠的頻寬，良好的動態性能和非常小的負載電容至關重要。為了使用DCP進行測試，建議使用無源電壓探頭進行VDS和VGS測量。建議在IDS測量中使用電流敏感電阻分流器。 在這個例子中，來自T＆M Research (SSDN-414-05)的電流敏感電阻(CVR)用於測量IDS。該模型的規格包括2GHz頻寬和0.18ns上升時間。CVR的輸出是通過一個50Ω端子和一個RG58 BNC電纜直接連接到示波器。注意：用於此測量的示波器通道的設置應配置反映50Ω端接。 DCP PCB上提供了一個探針尖端適配器用於VDS測量，該PCB可容納來自Lecroy的400 MHz頻寬的高壓無源探頭「PPE4KV」。對於VGS測量，在DCP PCB上提供了一個探針尖端適配器，該PCB可容納來自Lecroy的500MHz頻寬低壓無源探頭「PPE023」。如果使用其他電壓探頭，則使用者應確保探頭具有≥400MHz的頻寬和足夠的電壓容限以供測量訊號使用。如果探針尖端適配器與使用中的探針不匹配，用戶可以選擇使用SMA連接器和SMA連接探針尖端適配器來替換該探針尖端適配器。 除了有足夠的探針之外，還應該使用高性能示波器來確保精確的電壓和電流測量。示波器的最小推薦規格是：頻寬≥400 MHz，取樣速率≥2.5Gs/s。 測試顯示MOSFET開關特性 圖8顯示了使用800V直流匯流排電壓和20A元件電流進行測試的結果。該圖顯示了柵源電電壓(VGS)，漏源電壓(VDS)和元件電流(IDS)。圖8(b)和(c)顯示了(a)中與關閉(b)和開啟(c)事件相對應的波形的放大部分。這些事件通過描述開關能量，開關速度，上升和下降時間，電壓過沖等來詳細表徵MOSFET的開關特性。 圖8　示波器雙脈衝測試波形的螢幕截圖 為了獲得元件開關特性的數值，必須完成一定量的後處理。MATLABR是處理這些繁雜的電腦負荷計算的有用的軟體工具。在將原始資料導入後處理環境後，下一步就是確保漏源電壓(VDS)和元件電流(IDS)正確地偏斜校正。開關損耗結果對此步驟非常敏感，因此對於此過程至關重要；否則，結果會偏差很大。 有兩種方法可確保通道正確偏斜校正。第一種方法是硬體偏斜校正，即通過將用於測量VDS和IDS訊號的兩個通道連接到示波器上的相同電壓訊號/引用並相應地調整通道延遲設置，直到波形彼此對齊。 需要注意的是，示波器通道與示波器電壓訊號/引用的連接應使用測試中使用的探針(用於VDS的HV電壓探頭和用於IDS的BNC電纜)，以確保正確的補償。此方法應始終是確保示波器通道正確偏斜校正的第一步。可以通過軟體偏斜校正來檢查此硬體偏斜校正的準確性。這種方法首先要繪製VDS和IDS電流波形，兩者都與時間有關。在關閉事件期間，VDS訊號應該首先大於直流匯流排電壓設定點(例如，在該示例中為800V)，同時元件電流應首先大於0A。如果這些情況同時發生，硬體偏斜校正是成功的，不需要進一步的操作。如果事件發生時間稍有不同，可以對沿著時間軸的一個波形(VDS或IDS)進行手動移位以對齊之前討論的兩個事件。 圖9　MATLAB處理的雙脈衝測試波形 圖9給出了在正確示波器通道偏斜校正後，使用MATLAB生成關於導通和關斷瞬態電壓(VDS)，電流(IDS)和暫態功率的圖表示例。從這些波形可以推導出被測元件的開關能量計算和開關特性。 圖9所示的波形表明，在關斷事件期間，存在著~70V的電壓過沖，dv/dt=68.72V/ns，di/dt=1A/ns，關斷損耗約為60μJ；在導通過程中：存在~10 A的電流過沖，dv/dt=39.47V/ns，di/dt=5.2A/ns，導通損耗約為270μJ。 (本文作者為Littelfuse半導體事業部技術和市場高級經理)

開拓中小企業用戶群　開放/低門檻為關鍵 UR總裁Jürgen von Hollen認為，機器手臂有很廣泛的應用潛力，除了大型製造業者之外，中小型企業甚至服務業，未來也會對機器手臂有一定需求。但由於場域條件跟產業特性的限制，工業型機器手臂未必適合應用在中小企業跟服務業。在這些領域，人類員工還是有不可被取代的價值，機器手臂能安全地跟人類員工協作，是最基本的要求。因此，對UR來說，中小企業跟非製造業，才是應用的甜蜜點。 不過，機器手臂要進軍中小企業或服務業，除了必須確保人機協作安全無虞外，更大的挑戰在於如何滿足千變萬化的應用需求。因此，UR採取的策略跟其他工業機器手臂起家的業者截然不同。在工業機器手臂市場上，大廠都傾向於打造一條龍式的解決方案，並以標準產品的型態提供給客戶，但UR只專注在開發手臂本體，並且把手臂當作開放平台，讓其他軟硬體業者提供各式各樣的硬體配件跟軟體，去滿足不同垂直應用需求。 Hollen指出，UR是一家非常開放的手臂廠商，任何軟硬體廠商想成為UR生態圈的開發者，都不需要繳交任何費用，產品開發完成後的相容性驗證也不會額外收費，因此UR的生態圈成長很快，目前已經有超過420家開發商為UR的手臂提供各種附加的軟硬體解決方案。 各路人馬湧入新市場　UR樂見其成 傳統的機器手臂是一種「生人勿近」的工業設備。對於這類大型機器手臂，法規會要求廠方必須設立安全圍籠把人類跟手臂隔開，或是規畫獨立的手臂作業產線，人類員工只有在手臂停止運作時才能靠近。 然而，隨著電子組裝行業也開始大量採用機器手臂，荷重10公斤以下的輕型手臂市場正蓬勃發展，傳統手臂大廠也紛紛布局。此外，由於電子組裝仍難免有人力作業需求，加上業者有意進一步拓展新的手臂應用市場，故針對這些輕型手臂產品，傳統手臂大廠已將人機協作能力列為發展重點，不是直接內建感應功能來偵測碰撞，就是藉由外掛機器皮膚跟其他光學/雷射感測器來進行輔助偵測，提升人機協作的安全性。 作為協作型機器人先驅的UR，對這個趨勢抱持樂觀其成的態度。Hollen指出，協作機器人是一種全新的產品，因此UR花了很多資源在推廣跟市場教育上，希望扭轉用戶對機器手臂的刻板印象，進而思考機器手臂在自家公司應用的可能性。有更多手臂供應商加入市場，有助於把協作機器人的市場規模拱大，對用戶跟產業發展來說都是好事。 UR的第一款手臂產品在2008年推出，10年間該公司的手臂總銷售量為2.5萬支。雖然產品銷售量跟公司營收成長的速度都很快，但相較於傳統工業手臂，其市場規模還是很小。但這個市場未來還有很大的成長潛力，因此，即便傳統手臂供應商競相布局，對UR的發展也不全然是負面影響。事實上，就UR的角度來看，目前協作型機器人的市場競爭還是很健康的，沒有出現惡性價格戰的跡象。 另一方面，萬一市場快速發展到靠價格取勝的階段，UR也還有其他競爭利器。UR在2015年已經被自動測試設備(ATE)大廠泰瑞達(Teradyne)收購，因此在關鍵零組件、財務與通路方面，可獲得泰瑞達的支援。Hollen透露，UR內部對自己設下的目標是到2022年時，在協作型機器人市場的市占率要維持在50%以上。他相信，透過開放平台策略、人才培訓與全球性的市場推廣，這個目標是有機會達成的。根據研究機構預估，2018年全球協作型機器人市場的規模將達4.59億美元，而UR的營收就高達2.55億美元，市占率超過55%。 UR總裁Jürgen von Hollen表示，打造開放平台與完善的生態系，是機器手臂能否打進中小企業市場的關鍵。  

為提升未來自駕車聯網功能及強化市場競爭優勢，恩智浦(NXP)近期宣布收購汽車乙太網子系統技術提供商OmniPHY。OmniPHY的專業技術包含汽車乙太網，此技術能實現自動駕駛所需的快速資料傳輸，透過整合OmniPHY的先進高速傳輸技術與NXP在車載網路領域的產品與經驗，將為汽車製造商提供新一代資料傳輸解決方案。 恩智浦半導體汽車微控制器暨處理器事業部亞太市場總監易生海表示，「互聯網+人工智慧」已逐步滲透進入人們的生活中，汽車已成為搭載多種智慧晶片的智慧移動終端，並透過V2X技術與其他車輛和基地台實現無線通訊，將車輛周圍的資料資訊進行分析與處理，這也代表著汽車須要傳輸、處理更多訊息流量。 換句話說，隨著對更高資料容量與速度的需求增長，汽車網路正經歷一場變革，以滿足自動駕駛程度日益提高的互聯車輛要求。全新的先進自動駕駛系統將需要千兆級以上的資料傳輸速度，未來自駕車上的所安裝的攝影機、高解析度雷達、光達(Lidar)及V2X功能，都將為汽車網路帶來嚴峻的數據傳輸挑戰。 市場研究機構Strategy Analytics全球汽車業務執行總監Ian Riches指出，在自動駕駛時代，如何以最快速度傳輸汽車相關資料是個棘手問題。到2020年，攝影機及顯示螢幕將使汽車的高速鏈結(High-speed Link)數量增加至1.5億，而在2030年前，自動駕駛汽車系統的高速鏈結數量將飆升至11億。   因應此一趨勢，許多製造商開始使用企業網路解決方案作為臨時措施以進行功能測試。然而，長期解決方案將須達到車用級規格，且尺寸及重量也須減少以便於實施。在被NXP收購之前，OmniPHY已經開始為汽車領域提供1000BASE-T1的車用乙太網技術，而NXP在購併OmniPHY後，預計將旗下的汽車電子產品組合與OmniPHY的介面IP、通訊技術相結合，組成汽車乙太網一站式解決方案，兩家公司的技術合作效應將針對進階流程的1.25~28Gbps PHY設計及10、100與1000BASE-T1乙太網展開，進一步提升市場競爭優勢。

鋰電池應用無所不在，從人手一支的手機到各種電動載具，乃至廠辦甚至電網等級的能源儲存系統，都看得到鋰電池的身影。但各種電子設備的設計開發者跟使用者，對鋰電池的風險往往認識不足，導致因鋰電池而釀成的火災意外頻傳。UL認為，產品設計者看待鋰電池的態度必須有所改變，方可降低相關意外造成的生命財產損失。 UL研發總監王凱魯表示，由於材料跟結構的緣故，鋰電池先天上就是一種存在相當風險的儲能裝置，但電子系統產品的設計工程師往往將鋰電池當作一般的電子元件看待。太過掉以輕心的結果，就是因鋰電池而產生的火災、爆炸事故頻傳。小從手機、行動電源的電池爆炸起火，大到電網級的大型儲能系統付之一炬。 當鋰電池發生火災事故後，若進行深入調查，常可發現電池供應商在設計或生產上確有瑕疵，但導致災情擴大的原因，則往往是因為產品設計上沒有做好萬全對策所導致。以先前三星(Samsung) Galaxy Note 7的事故為例，兩家電池供應商所提供的產品確實都有瑕疵，才會導致手機起火爆炸；但電池設計的餘裕太小，也有一定責任。 至於更大型鋰電池的應用事故，例如波音787型客機所使用的大型鋰電池爆炸起火事件，根據事後調查的結果，除了電池本身的原始設計有瑕疵外，整個系統的損害控管機制也有設計不當之處，才會導致災害擴大。後來波音787型客機所使用的鋰電池系統經過重新設計，把最糟情況下的因應對策納入後，就未曾出再出過意外。 王凱魯認為，大型鋰電池應用都應該採用這種設計思維，如此一來，鋰電池即便出了最嚴重問題，其事故發展狀況也是經過設計安排的，也就是所謂的失效模式設計。 展望未來，隨著再生能源的發電量不斷成長，以鋰電池為基礎的商用、電網級儲能系統，安裝量將跟著水漲船高。因此，這類儲能設備在設計時有沒有針對失效狀況最好妥善安排，將會對社會大眾的生命財產安全造成重大影響。 UL近期發表了UL9540A第三版測試方法，就是針對這個議題而來。該測試方法的重點在於評估儲能電池在熱失控狀態下的燃燒情況，讓系統設計者跟消防體系得以據此做出應對的設計規畫。

這幾年發光二極體(Light Emitting Diode, LED)的微小化，掀起一陣顯示器產品的革命。直下式微型LED背光模組能提供LCD TV更細膩的區域調光技術(Local Dimming)，更能提升影像對比與高動態範圍(HDR)。在索尼(Sony)推出8K×2K 10公尺寬的超大LED顯示螢幕CLEDIS(Crystal LED Integrated Structure)之後，三星(Samsung)也不示弱地推出146吋4K×2K The WALL LED顯示螢幕。甚至今年首先在瑞士蘇黎世推出Onyx品牌，也推出了10公尺寬5公尺高並具備4K×2K解析度的Cinema LED Screen，企圖逐步取代投影式的D-Cinema。 在中小尺寸方面，友達光電(AUO)推出了8吋1280×480的MicroLED顯示器，而和蓮光電(Jasper Display)則推出0.7吋的矽基背板供MicroLED單色可達1920×1080的超高解析度，可應用在AR/VR、HUD、HMD與智慧車頭燈等領域，顛覆將LED做為傳統照明光源的印象。 MicroLED/MiniLED應用大不同 在風起雲湧的潮流中，這些新型態微型發光二極體都被冠以MicroLED之名而風行一時，但是LED大小將造成應用端極不一樣的面貌，對技術的挑戰也有截然不同的難度。尤其是將巨量的微型LED轉移(Mass Transfer)至基板的技術，更是一大挑戰。因此或許可以將微型LED從尺寸做進一步的分類，以利更深一層的探討。目前業界常見的分法是：若LED尺寸在100μm以上歸類為MiniLED，若是LED尺寸小於100μm則歸類為MicroLED。 以100μm做為分界的原因多少與傳統LED製程相關。傳統LED製程以藍寶石為基板，其微小化目前只能做到5mil×6mil，亦即127μm×152μm，當尺寸再往下縮，藍寶石基板的良率就會變差。因此MicroLED大多以非藍寶石的基板做開發，例如AUO以LTPS背板開發8吋全彩的顯示幕，和蓮光電則以矽基背板開發出0.55吋以及0.7吋的MicroLED等開發套件。MicroLED與MiniLED的應用面截然不同，MiniLED大多應用在大尺寸的直下式背光模組或是直視型顯示器，而MicroLED則大多在小尺寸的顯示應用，各有各的技術複雜度與挑戰。 高亮度優勢助MicroLED對抗OLED MicroLED因其高亮度、低功耗特色在近幾年受到業界的矚目。原本有機發光二極體(Organic Light-Emitting Diode, OLED)已在AR眼鏡、手機面板與智慧手表等小尺寸應用上，已有不錯的成績。但是在室外的強光環境，有時其顏色亮度表現不如預期。隨著MicroLED的技術趨近成熟，由於MicroLED結構簡單，加上無機材質、無殘影與壽命長、低功耗與高亮度的優勢，讓該技術成為能與OLED競爭的技術，LEDinside更在2018年4月大膽宣稱MicroLED即將變成AR顯示器產業的新主流。 任何顯示技術想要應用在AR眼鏡，重點在於輕薄短小。過去的AR眼鏡，結構上多以液晶螢幕(Liquid-Crystal Display, LCD)或LCoS(Liquid Crystal on...

為提升機械手臂運作的精準度，或讓機器視覺的運用更加彈性，將機器視覺與手臂整合運用的案例越來越多。然而，機械手臂跟視覺方案往往是由不同業者提供，且各自使用不同的控制編程環境，使得手臂與視覺的整合成為一項相當耗時的工程，也讓機械手臂在生產線上的調度跟運用靈活性大打折扣。若可整合為一致的手臂跟視覺編程環境，將可解決此一難題。 機器視覺有助提升手臂作業精準度 舉例來說，汽車生產線所面對的零組件，因為其體積相對大，因此只要有良好的產線規畫，加上產品的來料公差控制得當，即便是盲取盲放，手臂取放作業的精準度還是可接受的。但如果把場景換成手表、消費性電子產品的組裝生產線，那就是完全不同的故事。這類產品所使用的零件非常細小，而且形狀變化大，除非在送料時就已經把每個料件在托盤上的位置跟角度控制得非常精準，否則只靠機械手臂盲取盲放，會很容易抓不到料件，或是放置料件位置偏差。 對於需要精密取放的作業任務，除了手臂本身要有很高的作動精度外，機器視覺也是很重要的系統構成元素。藉由高解析度的工業相機跟適當的鏡頭配置來控制視野(FoV)大小，機器視覺可以偵測到非常細小的物件。舉例來說，若使用500萬畫素(2,560×1,920pixel)的工業相機，並將FoV大小控制在2.5公分乘2.0公分的區域內，則視覺系統的解析度便可達到0.01毫米等級。即便是再細小的電子元件或手表零件，在這種解析度下，也能看得一清二楚。 也因為機器視覺可以實現非常高的解析度，因此在精密機械跟電子產業，機器視覺已經是相當常見的技術應用，例如用來檢視細小文字的印刷品質、零組件的瑕疵、缺陷等。如果是對解析度要求沒那麼高的應用，例如產品包裝檢測，則可用畫素較低的工業相機搭配廣角鏡頭，來實現數量檢測等應用。 機械手臂與視覺編程平台統一好處多 在機器視覺的輔助下，機械手臂抓不到物料或放歪的情況可大幅減少，對生產良率的提升十分明顯，因此對需要精密組裝的產業來說，視覺引導機械手臂(VGR) 已經是很常見的整合應用案例。不過，因為機器視覺已屬發展多年的產業，主要的視覺解決方案供應商也早已發展出各自的軟體編程環境，因此要實現手臂跟視覺的整合，系統整合商(SI)往往得先用各自專用的開發工具來編寫控制程序，而且視覺跟手臂的通訊整合也是相當費時的工作(圖1)。這使得VGR的部署時間大幅增加，而且也限制了VGR的應用彈性，因為兩邊的控制程式不是在同一個平台上開發，故很難做到自動校正。 圖1　整合式的開發環境能明顯加快VGR系統整合的時程。 在實務上常常遇到的狀況是，當鏡頭或手臂有一方受外力影響撞歪，工程師就得到現場去重新進行手動校正；如果遇到產線換線的狀況，也需要重新手動調整相關參數設定跟校正。這項步驟不難，但卻十分繁瑣且耗時，對於分秒必爭的生產線而言卻往往是影響產能的因素之一。這也是機械手臂過去在應用上最大的問題--只適合生產少樣多量的產品，若產線須經常面對少量多樣的生產需求而頻繁進行換線作業，機械手臂靈活度不足的缺點就會被暴露出來。 如果視覺跟手臂的控制編程能夠在同一個平台來進行，VGR的應用開發時程就可以大幅縮短，而且很多參數設定跟校正也可以自動進行，因為視覺跟手臂的資料是完全互通的。這也是機械手臂業者愛普生(Epson)決定投入機器視覺，並推出視覺/手臂編程統一開發平台的主要原因。 一般來說，採用單一平台來開發視覺跟手臂控制程序，應用整合的時間至少可以減少2~3成，主要是在通訊整合上可以省下很多工夫；如果是已經部署在現場的系統需要校正或換線，在該平台的9點自動校正功能輔助下，作業時間更可減少50%以上。 對自動化工程師來說，自動校正是一個非常實用的功能，但這項功能必須在統一的平台上才容易實作。因為在一個帶有機器視覺的手臂應用中，通常是沒有絕對座標系存在的--工業相機有自己的座標系，手臂也有自己的座標系，如果手臂編程跟視覺編程各自為政，則兩個座標系的轉換跟互相參照，是相當麻煩的工作。 但如果是用同一個平台，兩個座標系的互相參照就會非常容易。以Epson的九點自動校正功能為例，首先，視覺系統會在其視野中投射出九個參考坐標點，工程師只要讓手臂點到這九個參考點，手臂端的控制平台就會以手臂的座標系來描述這些參考點，完成手臂座標系跟視覺座標系的對應轉換。 軟硬體雙管齊下　視覺部署更靈活 一個完整的VGR系統是由手臂本體、手臂控制器、工業相機/鏡頭、影像處理設備，再加上控制產線上其他設備可編程邏輯控制器(PLC)或以PC開發操作環境作為主控端。 通常在進行系統布建時，以搭載影像擷取卡跟視覺軟體的工業電腦來做影像處理，會有比較好的擴充性，影像處理效能也比較好，而且成本也比使用專用設備來得低廉。不過，有些生產線因為環境限制無法使用工業電腦，此時就必須採購專用的嵌入式硬體來進行影像處理。 如果是在有工業電腦可用的情況下，Epson可提供PV1(PC Vision)機器視覺軟體給客戶，該軟體最高可支援八支工業攝影機。如果產線條件不允許配置工業電腦，則可選用CV2 S/H(Compact Vision 2 S/H)作為影像處理設備。CV2系列最多可支援四支採用GigE介面的工業相機，以及兩支使用USB介面的相機，共六路影像輸入。 對生產線應用來說，機器視覺系統支援多路影像輸入是很基本的需求，有些攝影機負責取得料件的位置資訊，引導機械手臂運作，有些則可用來進行產品檢測。如果料件是在輸送帶上傳輸，有時還會額外採用編碼器來計算物件在輸送帶上移動的距離，進而讓手臂更精準地抓取到物件。 但不管是何種應用場景，影像擷取跟處理的速度，以及影像本身的品質都是關鍵。處理速度會影響到產線的產能，如果物件必須停下來拍照後再移動到下一站，則整條產線的運作時間就會被拉長；如果工業相機取得的影像有失真，則產品檢測的結果也會變得不可靠。因此，像是飛拍(Catch on Fly)(圖2)、鏡頭失真(圖3)校正等功能，也是Epson機器視覺軟體的標準功能。 圖2　飛拍概念示意圖 圖3　藉由影像校正補償鏡頭所造成的影像變形 AI功能加持　VGR如虎添翼 展望未來，當前話題火熱的人工智慧(AI)，將會讓VGR的功能變得更強大，更貼近產業的現實需求。因此，AI也是Epson目前正在研究中的重要課題。 未來的製造業除了少數例外，高度客製化、少量多樣的生產模式將變得越來越常見，對製造業者來說，這意味著頻繁的換線將成為家常便飯。如何快速調整機械手臂的設定，將成為每個自動化工程團隊必須面對的課題。 現階段，藉由打破機器視覺跟手臂之間的藩籬，已可明顯降低校正跟產線調整所需的時間。接下來，藉由AI演算法的輔助，換線校正的執行將可以更有效率，更自動化。這將有助於推動機械手臂的應用領域進一步擴張，從現在只適用在大量生產的產線，走向更講求靈活調度的小量生產線。 另一方面，機器視覺本身也正在從2D朝3D演進，這個趨勢將使得AI成為機器視覺系統不可或缺的要素。3D機器視覺因為會用多部攝影機從不同角度取得同一物品的影像，倘若該物品的輪廓是不對稱的，則系統會自然地認為這是兩個不同的物體，進而做出有問題的判斷。但藉由機器學習演算法，因取像角度不同做造成的差異就可以自動修正，讓3D機器視覺能做出正確的判斷。 (本文作者任職於Epson)