電子鼻
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工業/醫療/食品多領域應用開花 智慧感測器實現五感擬真
讀者可能在一些4D電影或虛擬實境(VR)的體驗中，感受過如臨現場的氣味或栩栩如生的觸感，也可能聽過零售業者高喊「五感行銷」。說起視覺、聽覺、嗅覺、味覺和觸覺這五種感官，電腦視覺與語音辨識已經大量進入人們的生活中，另外三種也有不少業者投入，透過感測器陣列，搭配人工智慧與機器學習的功能，研發人員希望可以更真實地模擬人類的全感官能力，不管是分析葡萄酒的風土氣味、虛擬感受火山爆發的感覺、複製情人的味道等，相信都不是太遙遠的事。
電子鼻監測氣體 智慧工廠好幫手
電子鼻是一種模擬人類嗅覺能力的技術，先對各種氣味進行科學化的計量與統計工程，接著就能透過化學感測器接收氣體目標物來蒐集訊號，然後對應到氣味資料庫進行比對，藉此分析產品的氣味及構成氣味的化學分子，找出氣味的來源與成因。
相較於傳統的氣體感測方法，電子鼻不是採用單一感測器對應單一氣體的辨識方式，就如同哺乳動物的嗅覺，不是利用一個味覺感測器來感知一種氣味，而是將多個感測器組合成一個陣列；由於排列組合的方式千變萬化，因此哺乳動物能辨別大量不同的複雜氣味。目前電子鼻比較常見的應用領域包括香水美妝、食品安全、紅酒、醫療檢測、環境監測等。
近幾年電子鼻在智慧工廠的應用愈來愈多(圖1)，透過高敏感度的氣體感測器，搭配物聯網架構，可即時偵測空氣中特定的氣體化合物及氣體中化學分子的變化，用於氣體排放監測、空氣品質管理等用途，就像「好鼻師」一樣，聞到奇怪的異味會立即通知警報，避免污染超標或產生工安意外，甚至還能架在無人機上，用於工廠煙道的高空氣體監測。
圖1 嗅覺感測三大技術
在醫療應用方面，現代醫學也可透過電子鼻系統來協助診斷，就跟傳統中醫會以「望、聞、問、切」來看診，其中也包括嗅覺的部分。舉例來說，糖尿病患者、腎功能異常者都會出現「病理型口臭」，肺炎患者則會分泌出特有的氣體，採用電子鼻技術開發的呼吸氣體檢測系統，可檢測出這些氣體變化，並有非侵入式、快速、安全等優點，可作為醫師臨床診斷參考。
也有一些新創公司投入開發智慧電子鼻裝置，例如Food Sniffer就推出了全世界第一款的可攜式「電子鼻」，一按就能聞出肉品是否新鮮，就像狗鼻子一樣靈敏。這款產品內置靈敏度極高的四個嗅覺感測器，可以聞出食物周圍的溫度、濕度、氨氣等數據，包括超過100種揮發性有機化合物的指數，藉此判斷肉類的新鮮度；還可透過手機應用程式(App)選擇豬肉、牛肉、雞肉或魚肉，來提高嗅覺判斷的精準度，並能提供最佳的食用建議。
品嚐紅酒/咖啡有一套電子舌比人更靈敏
雖然人們嚐到的味道，有大約80%是由嗅覺提供，僅有20%是味覺提供，但不可否認的是，人類的味覺感知也是高度複雜，透過酸、甜、苦、鮮、鹹等五種基本味覺的辨別，卻會感受到千變萬化的滋味。為了分析食物味道的組成結構及人類喜歡其味道的原因，業界開發出電子舌系統，針對樣品內溶解物的不同味道組成進行科學性的分析，試圖拆解人類的味覺密碼(圖2)。
圖2 人類味覺及電腦味覺的運作原理
電子舌的運作主要是採用一系列的液體感測器，可偵測液體中有機及無機化合物的成分，搭配分析軟體，即可模擬人的舌頭進行味道分析。相較於過去採用人工品評，必須忍受難受的滋味，甚至得冒著中毒的風險，電子舌不僅對口味的差別更靈敏，而且可在快速時間裡測試多種樣品，即使長時間工作都不會告老闆壓榨員工。
目前電子舌最常應用於食品研究與管理、藥品品管、釀酒等用途，尤其是啤酒、醬油、咖啡、糖果、冰品、茶飲、製藥、美妝等產品。例如食品業可用來偵測產品中的甜味、苦味或油脂比例，用來改良口感及風味，也可用來研究不同的溫度、是否有氣泡對味覺產生的影響，如此就能更精準操控出一般人最喜歡的產品味道，也能用來區分不同年份、不同產區的葡萄酒風味，其他像是咖啡豆、茶葉的評比也都能用電子舌來代替人工。
如由日本慶應義塾大學所成立的Aissy，就是一家使用人工智慧進行味道分析的公司，藉由各種味覺數據的研究及味覺感測器的開發，可定量分析酸、甜、苦、鮮、鹹等五種基本味覺的濃度，還可分析一段時間後的味道變化，藉此規畫符合消費者需求的新產品或菜單，或者用來改善不同生產基地的溫度與濕度等環境因子。
許多日本企業都紛紛找上Aissy合作，例如要開發新款綠茶飲料產品，就可透過味覺感測器找出苦味與鮮味之間的最佳平衡，採用最有餘韻味道的新生茶；又如飲料客戶研究吃烤肉與哪種飲料之間最速配，結果發現果汁的速配程度超過90%，比綠茶、麥茶更對味，也打破了一般人覺得吃烤肉不適合搭配果汁的觀念。
AI觸覺尚處萌芽期 創新人機互動模式可期
對於研究人員來說，模擬人類觸覺能力的難度絕對不下於嗅覺與味覺。人類其實是結合視覺與觸覺回饋的感受，對於物體的觸感進行辨識處理，早期對電腦觸覺的開發，主要是透過觸覺感測器、電腦視覺、影像資料庫的搭配，近期則是受惠於人工智慧、神經網路與深度學習的進展，不靠視覺，僅靠觸覺的研究，即可模擬人類在觸摸時的理解力。
以麻省理工學院的研究為例，其開發出一種可擴充觸覺手套(Scalable Tactile Glove, STAG)，配備550個微型感測器，藉以蒐集穿戴者的手部與物體互動時所產生的即時壓力訊號，轉換為觸覺地圖，再傳送到神經網路學習各種物體的特定訊號模式，建立出特定壓力模式與特定物體間的關聯性，如此一來機器人就能藉由抓取判斷物體類型與重量，擁有類似人類探索與辨識物體的能力，目前辨識物體的正確率可達76%(圖3)。
圖3 麻省理工學院開發的可擴充觸覺手套
再以北京他山科技為例，其開發出AI觸覺感測器，藉由曲面電容感應的核心技術，可以讓機器在3D空間內獲得接觸覺、壓覺、力矩覺、滑覺、濕覺、溫覺等感知，再搭配複雜的演算法疊加與深度學習能力，讓機器人的皮膚能夠模擬人類觸覺90%的功能，目前主要應用領域包括汽車電子、智慧家電、智慧建築玻璃、智慧醫療等。
在眾多產業中，汽車業對AI觸覺的應用一直表達高度興趣，如BMW就與他山科技合作，將電腦觸感方案應用於車內人機互動場景，以座椅靠背托板為媒介的3D感應技術，可代替傳統按鍵，能夠支援用戶的手勢喚醒、懸停、多指滑觸、按壓等更簡單且自然的操作指令。
可以期待的是，因為電腦觸覺的演進，可以創造許多令人驚奇的人機互動模式，未來像是座椅、床、衣服、遊戲控制器、玩偶這類與人密切接觸的東西，不再需要觸控螢幕、聲控或手勢辨識去操控，靠著AI觸覺就能提供更客製化的回饋或接近人與人互動的真實感受，包括虛擬擁抱、模擬觸摸實體的線上購物、遠端烹飪教學、數位醫療觸診也都不再是夢想。
氣體感知邁向大規模商用 eCO2隨時隨地改善空氣品質
電子鼻或環境感測器是目前需求量很大的一項技術。對這類感測器感興趣的背後有許多因素，包括室內和室外污染程度的增加，以及消費者對上述情況影響健康和生活品質的意識增強。能源效率是推動開發有效、精確的環境感測器的另一個關鍵因素。展望未來，如果能取得可行且準確的環境感測技術，將能帶來巨大的利益。
室內空氣「污染」日益凸顯
由於人類活動和環境條件的結合，大多數人都曾在電視上看到世界主要城市煙霧瀰漫的影像。然而，人們通常不知道室內空氣污染也是同樣嚴重的問題。美國環境保護署(EPA)等團體所做的研究發現，室內空氣品質平均比室外空氣品質差二到五倍。世界衛生組織(WHO)發現，室內空氣品質差是導致各種可預防的健康問題的重要原因。他們的研究顯示，東南亞和西太平洋地區有超過百分之五十可歸因於空氣污染的死亡，是由室內空氣品質造成的。
在較不極端的情況下，室內空氣品質差會導致疲勞，並對注意力集中、表現和決策產生負面影響，這種現象稱為病態建築症候群。考量到大多數人待在室內就占了80%~90%的時間，這個問題變得更不容忽視。為了節省冷暖空調所耗用的能源而實施隔熱和氣密的現代住宅設計，卻出現了意外副作用，包含污染物和氣體不易消散、容易累積；如此一來，住家內的空氣品質可能比大門外的空氣品質差了數倍。
住家的污染物來自何處？其中一種常見來源是家裡日常用品中的揮發性有機化合物(VOC)，例如黏著劑、溶劑、電器甚至是地毯。但是，VOC並非室內污染物的唯一來源。二氧化碳(CO2)是一種無色無味的氣體，也是呼吸的副產品。二氧化碳以約400ppm自然存在於大氣中，但在室內環境中可以發現其濃度相當高(圖1)。二氧化碳若超過正常標準，可能導致人類出現各種副作用，例如注意力喪失、疲勞、生產力降低、情緒改變、頭痛等。
圖1 二氧化碳對人類決策表現的影響
環境空氣品質感測
能夠準確感知周圍的環境，讓我們有機會調整環境或提醒人們正處於不安全的狀況。只要思考一下其中的可能性，就能發現各種用途。想像一下，智慧家庭裝置能夠主動並準確地監控家中的空氣品質，嗅出人體的鼻子無法偵測到的有害氣體。智慧家庭控制系統可以偵測諸如二氧化碳濃度增加等情況，並視情況調整通風系統。根據空氣品質調節暖氣、通風和空調(HVAC)，可節省高達50%的HVAC設備所需的能源，這將能節省建築物25%的總能耗。
另一種可能性是將其安裝在路燈上的空氣品質監測系統，以便掃描空氣污染情況，並將數據回報至中央監測站。可分析該數據並調整交通流量，將車流引導至替代路線；如此一來，便能減少導致該區域空氣品質低落的汽車數量。
透過有效的空氣品質感測，行動裝置和健身設備可以監控環境並警告使用者空氣品質不良。這些感測器不僅可監控家中的空氣，還可以監控車內空間，因為該空間是我們從住家和辦公室之間通勤時所待的地方。
發展可靠、簡易二氧化碳感測技術
有幾種方法可用於偵測二氧化碳。目前的偵測方法是以非分散紅外線(NDIR)感測器進行，這個方法最昂貴也最準確。這類裝置是簡單的光譜感測器，通常用於偵測氣體，例如在大樓自動化應用中。典型的NDIR是相當龐大的感測器，由紅外線光源、樣品室、光譜濾光片，以及參考和吸收紅外線探測器組成。
目前，市場上還沒有具有成本效益且精確的二氧化碳感測器。部分供應商已開發出可偵測室內環境中各種污染物的感測器，然後利用演算法計算出等值二氧化碳(稱為eCO2)。該解決方案假設二氧化碳污染源主要來自在場人員，而其結果是基於各種假設的最佳推測。由於上述eCO2讀數僅為估算值，因此基於此可能不準確的資訊做出的室內空氣品質控制決策，可能導致不必要的通風而消耗能源。
eCO2感測解決方案
廠商在環境中進行了一些測試，在實際的狀況下測量室內的二氧化碳濃度。使用工業級感測器記錄正確的CO2測量值，然後與使用常見的消費級MOX感測器測量的eCO2進行對比。測量是在各種情況下進行的，包括在壁爐中先後燃燒木材和煤、用水壺燒開水、打開和關閉窗戶，以及烹煮食物。圖2顯示測量結果。
圖2 建築物中的空氣品質測量
eCO2測量值與工業級感測器測量的實際二氧化碳濃度之間相關性非常低。VOC和eCO2之間存在良好的相關性，但這並不是很有用，因為這並非真實存在於室內環境中的二氧化碳的可行指標。在房間裡噴灑香水時，可以在圖表上清楚地看到這一點。真正的二氧化碳感測器不受影響，因為香水沒有為環境帶來任何二氧化碳。但是VOC和eCO2感測器受到極大的影響，並顯示二氧化碳增加，即使二氧化碳濃度實際並無變化。
雖然有多種偵測二氧化碳的方法，但這些方法未能完全符合感測器的需求，因為這些感測器必須能安裝至諸如恆溫器或行動裝置之類的裝置中。無法選擇性使用MOX感測器，而且它會受到濕度和溫度的影響。eCO2解決方案以VOC測量值為基礎進行估算，但只能推估二氧化碳的濃度可能是多少。NDIR感測器可避免上述問題，但它們體積龐大且價格昂貴，不適合大量應用。
測量二氧化碳可以監測和改善室內空氣品質，但近期內看不到可行的技術解決方案，這似乎是現代生活挑戰中的一個罕見案例。一旦獲得低成本、低功耗、準確且穩定的解決方案，該產業就有望在空氣品質監測和管理方面獲得顯著進步，進而大幅改善人類健康和壽命。
(本文作者為英飛凌科技事業發展經理)