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3D感測

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ADI/微軟攜手量產先進3D成像產品及解決方案

亞德諾半導體(ADI)宣布與微軟(Microsoft)達成策略合作,將運用Microsoft的3D飛時測距(ToF)感測器技術協助客戶輕鬆建立高效能3D應用,實現更高的深度精度,而不受具體的環境條件限制。ADI將基於Microsoft Azure Kinect技術為工業4.0、汽車、遊戲、擴增實境、運算攝影和攝像等領域提供ToF解決方案。 工業市場現正推動3D成像系統的發展,這些系統可用於需要人機協作機器人、房間映射和庫存管理系統等先進應用才能實現工業4.0的嚴苛環境中。此外,ToF並可在汽車應用中實現乘坐檢測和駕駛員監測功能,為駕駛員和乘客提供更安全的汽車駕乘體驗。 ADI消費性電子事業部總經理Duncan Bosworth表示,客戶希望深度影像採集能夠和拍照一樣簡單。HoloLens混合實境頭戴裝置和Azure Kinect開發套件中均使用了Microsoft的ToF 3D感測器技術,該技術被視為飛時測距技術領域的業界標準。將這種技術與ADI自主建構的解決方案結合,將使客戶能輕鬆開發和擴展所需的下一代高性能應用,而且是開箱即用。 ADI正設計、生產和銷售一全新系列產品,其中包括3D ToF成像器、雷射驅動器、基於軟體和硬體的深度系統,這些產品將提供卓越的深度解析度,精度可以達到毫米級。ADI將圍繞互補金屬氧化物半導體(CMOS)成像感測器建構完整系統,以提供3D細節效果更佳、操作距離更遠,且操作更可靠的成像,而且不受視線範圍內的目標限制。此平台為客戶提供隨插即用功能,以快速實現大規模部署。 Microsoft合作夥伴硬體架構師Cyrus Bamji表示,ADI是將物理現象轉化為數位資訊之領導者。此次合作可擴大該公司ToF感測器技術的市場滲透率,協助開發商用3D感測器、攝影機和相關解決方案,這些產品與方案可與基於Microsoft depth、Intelligent Cloud和Intelligent Edge平台建構的Microsoft生態系統相容。 ToF 3D感測器技術可精準投射僅持續數奈秒的受控雷射,之後這些雷射從場景中反射到高解析度影像感測器,而對這個影像矩陣中的每個像素提供深度估值。ADI新推出的CMOS ToF產品基於Microsoft技術,可實現高度精準的深度測量,是具有低雜訊、防多路徑干擾高穩定性,且易於量產的校準解決方案。ADI的產品和解決方案已開始提供樣品,首款運用Microsoft技術的3D成像產品預計於2020年年底發表。
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感測/無線連接/AI高度結合 智慧物聯網萬事俱備

隨著無線感測與感測器技術演進,物聯網的應用逐漸落地,其中設備維護、無線網路連接、深度感測及人工智慧(AI)運算需求,皆是物聯網發展的重要技術。工業4.0透過自動化狀態監測(CbM)的即時預警,能確保產線上的設備正常運作,以及大型公共建設與交通系統安全。Wi-SUN千點組網則確保遠距傳輸的穩定性跟速度,而3D深度感測實現各項環境辨識與虛擬實境應用。最終加上人工智慧的運算助力,感測器的精準度便能顯著提升。 MEMS感測器高穩定/低成本助攻CbM 工業4.0時代,工廠走向智慧化、自動化,生產線上的機械手臂應用越來越多,但設備存在長時間使用後失效的風險,因此需要感測器即時預警生產線上的突發狀況,避免造成巨大損失。茂宣專業技術經理王浚睿(圖1)說明,以晶圓廠為例,設備失效最嚴重的狀況,可能是產線停工所導致千萬元的損失。此外,CbM也能應用在公共建設與交通工具,如橋梁、飛機、火車系統中,能夠避免意外發生。 圖1  茂宣專業技術經理王浚睿表示,MEMS感測器採用CMOS製程,具有產品的一致性佳,對於低頻訊號的反應回饋良好 CbM的振動量測在感測器的選擇上,常見壓電式(Piezo)或微機電系統(MEMS)兩種類型。Piezo是市場上目前比較常見的震動感測器,使用陶瓷材料設計的壓電元件,只能手工量產,所以產出有限且成本較高,在低頻訊號方面的反應較為遲鈍,並容易受到環境溫度影響而出現飄移。相較Piezo,MEMS感測器採用CMOS製程,具有產品的一致性佳,對於低頻訊號的反應回饋良好,且雜訊強度(Noise Density)低、不容易因為溫度變化飄移等優勢,可以做為震動感測的選項之一。例如亞德諾半導體(ADI)的ADXL系列MEMS感測器除了噪聲比較低,還具備無線模組,使得感測器的布建更方便。 建置MEMS感測器時,需考慮位置、連接方式、馬達以外的機件、尺寸四大面向。王浚睿解釋,位置方面,尋找震動源之前,須確定量測的位置正確。如果測量的位置跟震動源距離太遠,或是傳導的時候震動幅度已經遞減,量到的訊號就不夠精確。同時,感測器連接的方式很多,找到正確的感測器型號來連接待測物是一大重點。各型號的感測器頻率響應曲線不同,須依照感測器標注的最大測量頻率選擇適合的類型。接著,確定在機械結構中欲測量的部分,才能確認震動所造成的異音為高頻或低頻訊號。最後,感測器的尺寸應取決於整體的配重。感測器不能比待測物重,以免影響待測物本身的震動狀況。 藉由CbM的應用,正確建置的MEMS感測器能隨時感知生產線上的震動狀況,並在出現異常現象時即時預警,避免設備問題而影響產線運作。此外,CbM為交通系統與大型公共建設維持安全性,促進工廠安全及城市安全的維護工作朝向自動化發展。 Wi-SUN具遠距傳輸/高穿透特性 智慧城市的應用與物聯網息息相關,未來物聯網將有非常多結點布建到城市中,海量的連線需求需要高覆蓋、穩定的通訊系統支援。濎通科技行銷經理呂沐勳(圖2)觀察物聯網通訊的痛點,遠端更新是必要的功能之一,因為軟體不斷更新,如果裝置不具備遠端更新的功能,就需要靠人力個別更新,不符合成本效益。電池方面,使用電池發電的裝置,需要考慮電池壽命,如果電池更換得太過頻繁便會拉高成本。同時,有些通訊協定由廠商自行開發,因此發展新應用時,必須諮詢原先制定協議定的公司,才能擴大發展相關應用,顯得限制重重。 圖2 濎通科技行銷經理呂沐勳認為,Wi-Sun技術適合應用在智慧城市、智慧能源等領域                   面對大範圍的無線網路傳輸需求,呂沐勳認為,Mesh組網的Wi-SUN技術可以解決前述的物聯網通訊痛點,適合應用在智慧城市、智慧能源等領域,如東京電力公司已全面使用Wi-SUN智慧電表,取代NB-IoT電表。Mesh組網具自適應的網路系統,可以自動組網,當環境中增加新的節點,Mesh組網會自動連線。另外,因為Mesh組網具備自動修復功能,如果網路中增加新的建築物,切斷原本的組網路徑,Mesh組網便會透過別的節點重新連接,維持連線順暢。 看好Wi-SUN的特性,濎通科技提出Wi-SUN通訊方案,採用RF及PLC的雙模融合技術,設計出整合線傳輸PLC跟無線傳輸的單晶片,運用演算法自動切換,在無線連線中斷時執行有線傳輸,有線傳輸中斷時則改用無線連接,達到同時滿足快速且穩定的長距離傳輸效果。 呂沐勳進一步說明,良好的物聯網通訊解決方案應具備三項特色,其一是無頻段授權/通訊費。以電信商營運的NB-IoT為例,在電信商的管理之下,每個節點都需要支付電信費用,導致傳輸成本較高。二則是具有長距離/高穿透/廣覆蓋,以及自動組網/自動修復功能,以濎通的VC7300為例,其優勢便在於可從地下2樓傳輸到地上6樓,滿足智慧電表的抄表需求。最後則是支援IPv6協定,才能讓每個節點都有身分認證,確保連線安全。 3D感測走入消費市場 感測技術與無線通訊的結合促使物聯網應用落地,而感測領域其中的一大趨勢即為3D感測。艾邁斯半導體台灣區總經理李定翰(圖3)提及,3D感測的應用越來越熱門,其發展主要聚焦在行動裝置、智慧家庭、工業自動化與自動駕駛四個面向。行動裝置上的應用演進最快,從過去以鏡頭為重心的設計,轉為加入距離測量、人臉辨識、虛擬實境遊戲、實境導航等功能。在安全驗證方面,智慧型手機及智慧建築的身分驗證不只透過指紋,更搭配臉部辨識提高安全性。同時隨著疫情出現戴口罩而難以辨識人臉的情境下,中國已研發出可以辨識戴口罩的臉部辨識系統。 圖3 艾邁斯半導體台灣區總經理李定翰指出,目前ToF的應用逐漸從iToF走向dToF 當3D感測應用在智慧家庭,以掃地機器人為例,過去的掃地機器人大多藉由放置虛擬牆或使用紅外線偵測決定移動路線。新一代放入ToF感測器的機器人,在清潔空間之前,會先行掃描環境,甚至搭配3D感測布建地圖,計算出最快速及省電的打掃路徑。如果將3D感測模組放入冰箱中,便能測量裡面的材積容量大小調整溫度,或者提出某些區塊的食物已經放超過一個禮拜的警示,達到省電與協助管理食材的效果。 李定翰表示,目前ToF的應用逐漸從iToF走向dToF。iToF的鏡頭有很多限制,在陽光下感測器很容易飽和,同時進行多工傳輸的路徑容易讓運算有問題。而dToF的量測則更為精確,可測量的距離也更遠。隨著電子元件及PVC的精確度、製程進步,dToF很快就會取代iToF,例如臉部辨識的變型,可以結合最新的dToF輔助演算。如線上購物廠商,為鞋子、衣服的尺寸數據建立資料庫,消費者只需要輸入身高、三圍,即可在網站上進行3D試穿模擬。 AI力助終端感測 除了3D感測,在AIoT市場,感測器的應用也開枝散葉,智慧醫療、智慧家庭、智慧城市、智慧農業,無處不見AI、IoT與感測器結合的應用。Arm應用工程總監徐達勇(圖4)舉例說明,醫療照護藉由生理感測預警疾病症狀;工業4.0藥品包裝產線,採用人工智慧視覺辨識,確認每個包裝內的藥品數量相同,或者透過震動感測確認工廠設備有無異常;農業中的蝦子養殖,運用AI影像辨識,確保蝦子的飼料不會因為過量而影響水質,也能隨時觀察蝦子的健康。 圖4 Arm應用工程總監徐達勇提及,Arm預估2020~2024年,每年AIoT裝置會有至少20%的成長 AI運算的位置分為雲端、本地及裝置三種,徐達勇指出,調查客戶希望AI運算的位置,53%的客戶青睞在裝置端運算,比較困難的特定需求再進行雲端運算。雲端運算雖然提供強大的算力,但是延遲問題、高頻寬需求、安全性跟隱私疑慮,促使多數客戶傾向選擇在裝置上運算。 雖然客戶偏好AI的終端運算,然而終端運算會面臨幾項挑戰。一是終端裝置的應用很重視使用者體驗,需要提高算力才能達到提高使用者體驗的目的。此外,終端裝置的設計重視成本控制,同時裝置電力來源多半是電池,因此低功耗也是設計重點。最後,不論選擇何種運算方式,隱私安全都是客戶重視的關鍵。對此,Arm近期設計的IP Cortex-M55便以加速AI運算為目標,特別加強DSP跟機器學習的運算能力。 如果採用通用處理器執行機器學習運算,相對的效能比較差,生產晶片的成本就會提高,所以此設計聚焦在DSP/機器學習的運算能力提升,並且提高處理器或能源的效率,達到降低功耗的目的。資安方面沿用Arm第8代MCU開始的TrustZone功能,處理器可以分成兩種執行模式,安全性比較敏感的內容就使用安全模式執行。 觀察AIoT的趨勢,徐達勇表示,Arm預估2020~2024年,每年AIoT裝置會有至少20%的成長,並且到年底之前,至少20%的終端裝置會具備機器學習功能。因此Arm專注AIoT的市場發展,IP瞄準AI終端裝置的效能需求設計,可望滿足未來不斷增加的市場需求。
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專訪太克Keithley部門資深技術顧問陳思豪、張志豪 脈波量測確保3D感測光源品質

以整個3D感測的市場發展而言,太克Keithley部門資深技術顧問陳思豪指出,未來幾年無論是臉部辨識或車用光達(LiDAR),年複合成長率(CAGR)都超過20~30%,VCSEL擁有較低的消耗功率和較好的圓形對稱輸出模態,能夠有高品質的單模輸出光源。在3D感測的應用中,如果要增加檢測距離或是提高解析度,高輸出功率且模態穩定的光源非常重要。 與其他雷射光源相較,VCSEL的穩定性與耐候性都較好,太克Keithley部門資深技術顧問張志豪表示,光源影響系統表現甚鉅,甚至在晶圓階段就需要進行量測,然而每片晶圓上雷射晶粒的數量眾多,無法做到普測,如何透過快速的抽樣測試準確判斷雷射晶粒的品質,以免完成系統設計之後才發現晶粒的發光出現問題,就是現階段的重大挑戰。 太克Keithley部門資深技術顧問陳思豪(左);太克Keithley部門資深技術顧問張志豪(右) 陳思豪說明,太克的脈波產生器將高電流/高速脈波產生器的功能以及傳統SMU的測量功能和全部功能整合在一台儀器,每個接腳並列測試最多擴充32個TSP連結節點。達到10μs的10A@10V脈波寬度和完整的1MS/s數位化功能提高應用的生產力,範圍從桌上型特性到高度自動化脈波I-V生產測試。可以自動產生10μs電流脈衝,無需手動調整即可進行VCSEL測試。 該脈波產生器的控制迴路系統無需手動調整高達3μH的負載變化,可確保在任何電流量(最高10安培)下輸出10μs至500μs的脈波時,張志豪強調,脈波均不會出現過沖和振盪。由於脈波上升時間<1.7μs,因此可以正確分析受測裝置或電路的特性,其高完整性脈波輸出,無需在任何電流量下調節。
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人臉辨識打響知名度 ToF應用踏上驚奇之旅

自從蘋果(Apple)在iPhone X中首度整合3D感測技術,實現人臉辨識功能後,3D感測技術很快就成為高階智慧型手機的標準配備。但3D感測其實是許多種技術總稱,除了蘋果用來實作臉部辨識的結構光感測之外,還有基於飛時測距(Time of Flight, ToF)原理的3D感測技術。 其中,ToF還可以分成更細的技術流派,一派是真實計算雷射光打出去到反射回感測器所需時間,藉以反推目標距離的ToF,另一派則是光源打出經過調變的光束,反射回感測器後會出現相位差,藉此來估算目標距離的相位式ToF。前者最典型的應用就是自駕車所使用的光達(Lidar),後者則因為成本跟功耗低,可以整合在智慧型手機上,而成為目前最主流的ToF技術。 事實上,由於蘋果已為自家的結構光3D感測技術申請了超過200項專利,滴水不漏地阻斷了其他手機製造商使用類似技術的可能性,因此目前絕大多數的手機製造商,都是採用相位式ToF來實現3D感測。而手機應用所創造出的龐大市場規模,正在為相位式ToF進軍其他應用創造出更多競爭籌碼。 另一方面,蘋果在最新推出的iPad Pro上,採用了類似車用光達的技術,以便讓iPad Pro能用來掃描物件或所處的空間環境,建立對應的數位模型。這也顯示ToF技術在中長距離(公尺等級)的感測上,具有結構光感測所沒有的技術優勢。由於蘋果的產品設計向來具有引導產業趨勢的能力,未來ToF將很有機會進駐平板,甚至NB等大宗市場。 走出智慧型手機 ToF應用全面擴散 光電科技工業協進會分析師林政賢(圖1)表示,在蘋果推出iPhone X,為消費性應用使用3D感測技術立下標竿之前,聯想便已經利用ToF鏡頭作為智慧手機中的近接感測器(Proximity Sensor)和自動對焦功能,但並未引發其他手機業者跟進。直到iPhone X推出一年多後,Android陣營的手機製造商如Oppo、華為、樂金(LG)才推出搭載ToF鏡頭智慧型手機。 圖1 光電科技工業協進會分析師林政賢 但ToF鏡頭在智慧型手機市場攻下灘頭堡後,其他終端產品的開發者跟元件供應商很快地就看見這個技術的應用潛力。包含自動駕駛、機器手臂、家電產品、安全監控和虛擬實境/擴增實境(VR/AR),都已經有搭載ToF鏡頭的應用產品。 在2020年的國際消費性電子展(CES),香港的Hubble Connected便展示了健康護理產品的概念驗證設計。該產品採用亞德諾(Analog Devices, ADI)的3D ToF技術,為初生嬰兒須父母緊密看護照顧,提供嬰兒監控鏡頭。而在車載應用上,在2月ADI與Jungo共同開發ToF和2D IR技術的攝影機解決方案,以實現觀察頭部、身體位置以及眼睛注視情況來監測車內人員的睡意和注意力分散程度,進而提高行車安全性。業界目前正開發新的「Phase TOF」與SPAD晶片用於AR與車載Lidar應用。 整體來看,目前ToF解決方案的領導廠商是意法半導體(ST),ADI的布局則比較偏向醫療、工業跟車載應用。英飛凌(Infineon)、德州儀器(TI)與博通(Broadcom)等知名晶片大廠,也都是ToF感測器的主要供應商。比較值得關注的是全球最大的影像感測器供應商索尼(Sony),近期也在加快ToF感測器與VCSEL元件的研發,業界普遍認為,該公司進軍ToF感測器市場只是時間早晚的問題。 果不其然,在iPad Pro發表後,TechInsights對其Lidar模組進行拆解研究,便發現內含由索尼提供的ToF感測器,顯示索尼的ToF感測技術已悄悄走出實驗室,進入量產階段。 ToF產業應用五花八門 亞德諾大中華應用工程總監李財旺則指出,3D ToF其實沒有一個特定的應用領域局限,從工業類、消費類、汽車類看到,在各個領域裡面,只要對3D感測器有一些特定應用需求的領域,包括物流、品質檢測、導向、機器人、人臉辨識、門禁、監視、保全維安、醫療、以及駕駛監視等使用情境都會運用3D深度感測ToF技術,以解決傳統2D技術目前無法克服的許多問題。 另外,結合高解析深度資料、強效的分類演算法、以及人工智慧等技術,都使各界未來能發掘出許多嶄新應用。以汽車應用為例,目前市場上的倒車雷達只能感應是否有障礙物,但一些矮小的障礙物就達不到感應範圍的要求,如果採用ToF技術,倒車系統就可以同時偵測多個不同距離的行人或障礙物,當有行人或者障礙物靠近時,就算是視線死角車頂的樹枝,透過軟體處理後,也能以影像或聲音警示距離,以幫助駕駛人員了解車後路況。 駕駛管理系統(DMS)也是ToF可以發揮的應用。透過AI Vision結合3D ToF感測器,透過軟體演算法準確判斷駕駛者狀態,當發現眼睛閉上、頭部沒有保持正面向前或與方向盤距離過近、過遠等精神不濟時,系統會立即發出警報提醒專注行車。 在智慧建築領域,以具備人臉識別的ToF 3D立體影像自動門解決方案為例,基於ToF的方案則可識別空間中的人類特徵以及人與物體相對位置距離,避免動物等非人類進入商場。 ToF技術在工業領域也能為機器人帶來視覺效應,使之能像人類一樣具有方向感。尤其是當機器人身處較為擁擠的工作環境中,它們必須能辨認人與機械的動作,並做出迅速的反應以避免受傷。 對於ToF而言,還有一個非常重要的應用領域就是體積測量,因為在體積測量的時候,我們除了2D的資訊之外,還需要多知道一個深度的資料,這樣的3D ToF技術能快速採集三維資訊並快速計算,包括應用於電梯承載容量管理,透過軟體演算法360度同步掌控電梯空間使用狀況,無論空間或重量,只要其中一項達到承載限制便立刻停止額外載客、載物服務,避免能源浪費。另外,在物流業裡面,體積對於物流產業來計算包裹費用是一個非常關鍵的因素,因此如何快速的採集包裹的體積資訊,對於物流業來講,特別是快遞人員的工作效率是非常重要的。 最後,在超商或者無人商店裡面,除了二維碼之外,還有一種支付方式叫人臉支付。3D技術在比對人臉二維資料的同時,需要一個3D技術進行活體採集,說明這是生物識別,不是一張簡單的照片,因此在支付這樣比較敏感、安全性要求比較高的應用級別裡面,3D技術是一種類似於強制性的引入技術。同樣,在機場以及大廈的安檢中,我們都可以看到人臉辨識系統的導入。 此外, 對於工業AGV應用來說,ToF也在onboard處理器執行SLAM演算法,以協助客戶擁有更安全及更乾淨的環境上扮演重要的角色。 AR/VR將成消費性ToF應用推手 雖然ToF有廣大的應用潛力,但由於每家企業採取的經營策略不同,因此在業務布局上,出現明顯的區別。從李財旺的觀察與分享,不難看出亞德諾將ToF產品的發展重心放在各種工業及汽車應用,但也有將業務重心放在消費性市場的業者,如英飛凌就是其中之一。 英飛凌大中華區電源與感測系統事業部總監麥正奇(圖2)表示,該公司從2013年開始,就與另一家德國ToF技術開發商PMD合作,共同研發ToF技術。到目前為止,除了產品已經演進到第五代,且過去幾年在智慧型手機、掃地機器人等消費性產品上,有不錯的斬獲。接下來,英飛凌會開始跟平板電腦、筆記型電腦的製造商合作,讓這些大宗消費性產品也開始搭載ToF。 圖2 英飛凌大中華區電源與感測系統事業部總監麥正奇 事實上,如果仔細觀察ToF在智慧型手機中所扮演的角色,不難看出ToF將成為AR/VR應用不可或缺的基礎。ToF最早是用來強化手機照相功能,讓手機能像單眼相機一樣,拍出漂亮的淺景深照片。換言之,手機搭載ToF最原始的目的,是為了獲得照相場景的3D資訊,而不是為了用來實現人臉識別功能。 在臉部辨識成為高階智慧型手機必備功能,結構光感測又被蘋果超過200項專利所組成的嚴密保護網包圍,Android手機廠難以導入後,ToF才開始被用在手機正面,作為Android手機實現臉部辨識功能的底層技術。這對ToF來說,算是有點意外的發展,因為ToF本來是用來偵測環境的技術,不是為人臉辨識而開發。 因此,在人臉辨識普及之後,ToF技術在行動裝置跟消費性電子的下一個主要應用,反而是回歸到它最熟悉的領域--3D場景偵測。因為這些終端產品的開發商,都開始將AR/VR功能,以及其所能帶來的全新使用者體驗,視為未來產品的主要賣點。而AR/VR要做得好,一定要有準確的3D場景資料,否則無法將虛擬的資料或圖形很自然地疊加在真實場景中。 可以預見的是,未來智慧型手機跟平板電腦除了正面會安裝ToF感測器之外,背面也得配備ToF感測器,這樣才能讓行動裝置具有感測周圍場景深度的能力。至於AR專用設備,如智慧眼鏡等頭戴式裝置,也會是ToF一個很重要的應用市場。在這類應用產品中,ToF不只讓設備得以感知其所處的3D環境,正確而自然地將圖像資訊疊加在真實場景中,同時也是手勢控制等人機介面所倚賴的底層技術(圖3)。 圖3 ToF在消費性領域的應用潛力 ToF能走多遠?生態系建置是關鍵 有心栽花花不開,無心插柳柳成蔭。ToF技術的發展過程,正好印證了這句俗諺。其實,ToF技術一開始是為了解決超音波倒車雷達死角,避免駕駛人不小心撞到障礙物或刮傷底盤而開發出來的中短距離感測技術。 麥正奇透露,ToF能成功走向消費性應用,最大的關鍵在於和CMOS製程技術結合,發展成類似CMOS影像感測器的解決方案。因為採用類似CMOS影像感測器的設計架構,ToF感測器變得很省電,體積跟成本也大幅縮小,才得以開拓出消費性電子的應用市場。 而隨著ToF感測元件的成本跟耗電量已壓低到行動裝置也能搭載的水準,未來ToF要回過頭去反攻車用、工業市場,技術上已不成問題,關鍵在於個別企業要不要投入資源,去開發不同垂直產業所需要的相關配套。 手機、平板跟筆記型電腦等行動裝置是很大的應用市場,大廠眾多,因此生態系統可以快速建構起來。但如果是工業等比較碎片化的市場,生態系統的建構就會是繁複的工程。這或許也是從汽車應用需求中誕生的ToF技術,反而在消費市場上發展得更快的原因。
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英飛凌攜手高通強化高品質標準3D驗證

英飛凌(Infineon)與高通(Qualcomm)攜手開發基於Qualcomm Snapdragon 865行動平台的3D驗證參考設計,進而擴展3D感測器技術在行動裝置的應用範圍。該參考設計採用REAL3 3D飛時測距(ToF)感測器,為智慧型手機製造商提供標準化、成本效益與方便設計整合等優勢。近四年來,英飛凌的3D ToF感測器技術已活躍於行動裝置市場。不僅如此,英飛凌亦於美國拉斯維加斯舉行的2020年CES(國際消費性電子展)中展示小尺寸(4.4mm×5.1mm)、功能強大,具有VGA解析度的3D影像感測器,可實現出色的人臉識別、強化相片功能以及逼真的擴增實境體驗。 英飛凌電源管理與多元電子事業處總裁Andreas Urschitz表示,現今的智慧型手機不僅是一種資訊媒介,而且正逐步肩負起安全和娛樂的功能。3D感測器能支援新的用途和應用,如安全驗證或透過臉部辨識進行支付。該公司持續專注在這塊市場,設定了明確的成長目標。本次雙方合作開發採用REAL3影像感測器的參考設計,凸顯該公司在這塊領域的潛力與發展雄心。英飛凌與專注於軟體及3D時差測距系統領域的pmdtechnologies公司合作開發3D ToF感測技術。 從2020年3月開始,英飛凌的REAL3 ToF感測器將首度在5G智慧型手機上實現影片散景 (Bokeh)功能,即使在動態影像中也可呈現出良好影像效果。該款應用借助精準的3D點雲演算法和軟體來處理接收到的3D影像數據。3D影像感測器會捕捉從使用者和掃描物件反射的940nm紅外線,還利用高階數據處理來實現精準的深度測量。獲得專利的背景照明抑制(SBI)技術,讓無論是強烈的日照或黑暗的室內環境,都能在任何光照條件下提供寬廣的動態量測範圍,確保高穩健性,同時不會降低數據處理品質。
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ams整合IR照明 強化臉部識別/後置相機3D功能

艾邁斯半導體(ams)日前宣布推出Merano Hybrid產品,該模組產品將紅外線(IR)泛光照明器的所有電子和光學零組件以及VCSEL驅動器整合到單一的緊密封裝,協助OEM廠商較易掌握熱門的3D功能。 ams副總裁暨3D感測模組和解決方案事業部門總經理Lukas Steinmann表示,得益於ams在先進光電技術方面的專業知識,Merano Hybrid模組是可以量產方案中,面積較小且帶有VCSEL驅動器的IR泛光照明系統。現在,手機製造商可以大幅減少開發時間並降低3D功能的開發風險,放心採納此一效能經過驗證的商用泛光照明解決方案。 高能源效率的2W Merano-Hybrid適用於最新的3D感測技術,包括飛時測距(ToF)和結構光方法。包括臉部識別、擴增現實、3D物件掃描和3D圖像渲染等應用以及其他工業和汽車應用都將是Merano Hybrid的適用範圍。 泛光照明器包括一個IR雷射發射器,一個控制雷射運作的驅動器,一個用於形成光束的透鏡和擴散器以及各種安全和保護功能,可提供調變後的光輸出,例如,行動電話的臉部識別系統於用戶使用時即時偵測。 隨著Merano Hybrid的推出,OEM廠商可以使用一個完整的、可立即投入生產的模組。該模塊採用表面安裝的5.5mm×3.6mm封裝,高度僅為3.7mm。相較於由分離元件組裝而成的大型系統,整合在優化模組封裝中得以明顯節省空間,使得泛光照明器系統更容易被設計於手機的空間內。而ams還在Merano Hybrid模組中內建了專用的光電二極管和互鎖迴路(Interlock Loop),用於眼睛安全監控。這大幅減少了OEM廠商欲獲得Class 1 眼睛安全認證所需的額外工程付出。
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瞄準AI安防應用 Ambarella/Lumentum/安森美聯攻3D感測

Ambarella、Lumentum以及安森美半導體(ON Semiconductor)日前攜手共推3D感測平台,滿足智慧電鈴、門鎖等智慧門禁系統及智慧安防產品應用,已於2020年國際消費電子展(CES 2020)期間公開亮相。 Ambarella、Lumentum及安森美日前策略聯盟,共同推出3D感測平台。 安森美半導體商業感測部門副總裁兼總經理Gianluca Colli表示,該公司RGB-IR感測技術為可見光及紅外線(IR)影像提供物聯網視覺應用;Ambarella CV25電腦視覺SoC則內建影像訊號處理器(ISP),為RGB-IR感測器帶來高畫質影像,並促進AI處理能力於安全應用的創新。 傳統的結構光解決方案需同時使用IR及RGB相機模組,且需以專用ASIC進行深度處理。本次三方合推的新平台使用Lumentum的VCSEL技術,並配置安森美AR0237 RGB-IR CMOS影像感測器,以獲可見光及深度感測紅外線影像;Ambarella CV25 AI視覺SoC則支援深度處理、反欺騙演算法、3D臉部辨識演算法和影片編碼,降低系統複雜性並提高性能。 Ambarella CV25晶片的ISP支援RGB-IR色彩濾波矩陣及高動態範圍(HDR),進而在低光照和高對比度的環境提供高畫質影像;CVflow架構則提供動態偵測及3D人臉識別所需計算能力,可運作多種AI演算法以實現像是人流統計的功能;此外,具安全啟動、TrustZone和I/O虛擬化等功能可防止駭客入侵 Ambarella總裁兼首席執行官Fermi Wang表示,本次三強合作為下一代智慧門禁系統和安防裝置提供硬體平台,藉由Lumentum VCSEL解決方案、安森美半導體RGB-IR技術,以及該公司CV25 SoC所創建的3D感測平台,可降低系統複雜性並使其可靠又安全。
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視3D感測為重點發展市場 ams積極布局

看好3D感測未來成長潛力,艾邁斯半導體(ams)除了將3D感測納入2020年重要戰略規劃外(從消費性到工業應用),也持續推出3D感測解決方案以擴大市占率;例如近期新發布的新款主動立體視覺(Active Stereo Vision, ASV)系統,便是為了加快3D感測於智慧手機、物聯網設備的導入速度而開發。 ams台灣區總經理李定翰表示,3D感測的發展十分快速,尤其是在中國,一方面是中國現今導入大量的人臉辨識應用(像是住宅門禁、機場安檢、商場等),另外一個原因則是電子支付(Electronic Payment)快速興起,而電子支付對安全的需求很高,現今的安全防護可能多為指紋辨識,但指紋辨識和3D人臉辨識兩者安全等級不同,指紋辨識的安全性大約為97%~99%,但金融業對安全性的要求多希望能達到100%,因為即便99%,也代表有1%的安全疑慮。也因此,3D人臉辨識開始受到關注,且將成為未來趨勢。 ams台灣區總經理李定翰。 也因此,ams將3D感測視為重點發展目標,除了繼續耕耘智慧手機市場外,未來也將拓展至工業領域,像是門禁系統、電子支付POS系統,以及存取控制(Access Control)等。而為加快3D感測的普及速度,ams也發布新的ASV技術產品組合,協助消費性、計算機和工業產品製造商能夠更輕鬆,以更低成本實現臉部識別和其他3D感測應用。 據悉,ams開發了一種全新的硬體和軟體解決方案,可透過ASV技術產生精確的3D深度圖,其中採用雙紅外線相機並透過微型雷射投影儀所發出光線來感應目標。新的ASV解決方案可以高正確性和高精準度產生諸如人臉之類物體的深度圖;與結構光解決方案相比,它在不影響深度圖質量和解析度的情況下更具成本效益,並支援更簡單的組裝過程。 由ams ASV技術生成的深度圖非常準確,可實現臉部識別,並成為達到支付等級品質標準的方案。此外,還可以用於其他3D感測應用,例如使用同步定位和映射(SLAM)的AR/VR、汽車系統中的駕駛員監控、智慧型工廠生產系統中的3D掃描,以及eLock和PoS收銀機系統。 李定翰指出,3D感測的應用勢將愈來愈廣泛,而為了讓終端業者更快導入3D感測應用,ams推出全新且更簡單、便宜的深度圖產生方法,以讓更多領域終端產品實現3D感測,降低業者自行尋找相機、感測器、發射器或是軟體,接著再一一組合、搭配的複雜度。
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高通擘畫藍圖 2020 5G技術躍升主流

在高通(Qualcomm)年度Snapdragon技術高峰會上,高通總裁Cristiano Amon與全球產業生態系領導者宣布2020年5G技術將躍升主流,為全球更多消費者提供5G數千兆位元級速度。新高通Snapdragon5G行動平台定義旗艦智慧型手機的可能性,在數量持續成長的5G商用網路中被廣泛採用。 Amon表示5G將以前所未見的方式,為聯網、運算與通訊帶來全新且令人興奮的機會,很高興能於其中扮演要角,推動全球採用5G技術。日前發表的Snapdragon5G行動平台將持續在2020年使5G規模化。 高通技術公司資深副總裁暨行動部門總經理Alex Katouzian宣布兩款全新5G Snapdragon行動平台,在2020年引領5G與AI及其規模化。搭配SnapdragonX55數據機及射頻系統的Snapdragon865旗艦行動平台,是先進的全球5G平台,旨在帶給新一代旗艦行動裝置優良的聯網能力與效能。Snapdragon765/765G帶來整合5G聯網、人工智慧處理與精選Snapdragon Elite Gaming體驗。預期Snapdragon865與Snapdragon765/765G將為2020年推出的先進Android手機搭載,無論使用者處在5G或是4G覆蓋範圍。完整平台細節即將揭曉。 Katouzian亦介紹高通第一個以行動平台為基礎的模組系列產品—Snapdragon865及765模組化平台。這些產品採端到端策略,旨在為產業提供輕鬆達成5G規模化的利器,為客戶降低開發成本,同時也可加速採用全新工業設計的行動及物聯網裝置的產品商用化。率先宣布提供支援Snapdragon模組化平台認證計畫的電信營運商包括Verizon與Vodafone,並預計於2020年持續增加。 此外,高通也發表新款超音波螢幕指紋感測器3D Sonic Max,提供比前代產品大17倍的辨識區域,可透過雙指同步驗證提高安全性,並提升速度與使用方便性。
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Gartner 公布2019年新興技術發展 放眼五大領域

國際研究暨顧問機構Gartner在2019年新興技術發展週期報告(Hype Cycle for Emerging Technologies, 2019)公布29項必須觀察的技術,從中歸納出五大重點新興科技趨勢將創造並提供全新的體驗。企業若能善加利用人工智慧(AI)和其他重要概念,便能從新興數位生態系中獲益。 Gartner研究副總裁Brian Burke表示,科技創新能力已成為關鍵的競爭優勢。隨著科技變革腳步持續加速,突破性技術亦不斷對市場帶來挑戰,即使是最具創新能力的商業和科技決策者,都必須非常努力才能跟上趨勢。科技創新主管應利用新興技術發展週期報告裡提到的創新輪廓,評估新興技術的潛在商機。 五大新興科技趨勢之一:感測與行動力 結合了感測技術與人工智慧的機器,除了能更了解四周環境,也有足夠的行動力及操控物件的能力。對於物聯網(IoT)與其所蒐集之大量資料而言,感測技術是不可或缺的要素,而擁有人工智慧的機器能獲取多樣化的洞察,並將這些資訊應用在各種情境。 預期使用感測及行動功能獲益的企業,應將下列幾種技術納入考量:3D感測攝影機、AR雲、輕型貨物運送無人機、載客無人機(Flying Autonomous Vehicle),以及Level 4和Level 5的自動駕駛技術。 五大新興科技趨勢之二:擴增人類能力(Augmented Human) 擴增人類能力技術的進展,讓人們的感知力和體能得以提升,成為人體不可或缺的一部分。比如打造具有特殊功能的義肢,超越人類自然的體能極限,提供超人般的能力。 以擴增人類能力為重點的新興技術包括生物晶片(Biochip)、擬人化(Personification)、擴增智慧(Augmented Intelligence)、情緒人工智慧(Emotion AI)、沉浸式辦公室(Immersive Workspace)和生物科技(人工組織培養)。 五大新興科技趨勢之三:後傳統(Postclassical)運算及通訊 數十年來,傳統的核心運算、通訊及整合技術已透過改善傳統架構而獲得重大進展。正如摩爾定律(Moore’s Law)所預測,中央處理器(CPU)速度越來越快、記憶體密度更高且吞吐量不斷增加。這些技術未來幾代將採用與目前完全不同的架構,不僅有全新的手法,也能透過漸進式改善帶來重大影響力。 舉例來說,低地球軌道(LEO)衛星可提供遍及全球的低延遲網際網路連線功能。這種由小型衛星組成的星系(Constellation),未來可針對目前未能連網的家庭(全球占比48%)提供連網服務,替過去無法提供此服務的國家和地區帶來經濟成長的新機會。企業應評估的技術包括5G、次世代記憶體、低地球軌道衛星系統和奈米級3D列印。 五大新興科技趨勢之四:數位生態系 數位生態系為一群相互依存的參與者(企業、人與物件)相互分享數位平台,達成互惠目的。數位化已造成傳統價值鏈崩解,鑄造更強大、更具彈性與復原力的價值傳遞網路,不斷演變以創造更好的新產品及服務。 企業可納入考量的關鍵技術包括:數位營運(DigitalOps)、知識圖譜(Knowledge Graph)、合成數據(Synthetic Data)、分散式網路(Decentralized Web)和分散式自治組織(Decentralized Autonomous Organization)。 五大新興科技趨勢之五:先進人工智慧與分析技術 先進分析技術通常利用傳統商業智慧(BI)以外的先進技術及工具,自動或半自動檢視資料和內容。Brian Burke認為,延遲敏感度高(如自動導航)、易受網路中斷影響(如遠端監控、自然語言處理NLP、臉部辨識),和資料密集(如影片分析)等應用,已逐漸提高邊緣人工智慧的採用比例。 值得追蹤的相關技術包括自適應機器學習(ML)、邊緣人工智慧、邊緣分析、可解釋性人工智慧(explainable AI)、人工智慧平台即服務(AI PaaS)、遷移學習(Transfer...
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