ToF

意法半導體(ST)發布了一套使用者存在偵測解决方案。意法半導體FlightSense飛行時間(ToF)測距感測器輸出數據，配合英特爾的Intel Context Sensing環境感知技術，提供一套突破性的電腦數據安全保護方案，同時還能降低耗電量，並改善使用體驗。 意法半導體的FlightSense ToF感測器隱藏在筆電螢幕邊框裡的玻璃後面，用於掃描偵測使用者是否在電腦前面。當使用者離開，ToF感測器偵測不到人的時候，將立即鎖定系統並使其進入Windows Modern-Stand-by省電模式，以提升系統安全性和降低耗電量。當ToF感測器進入低功耗自主模式，掃描周遭，偵測使用者是否存在，同時讓電腦保持睡眠狀態，節省電力。當使用者回到電腦前，ToF感測器喚醒電腦，並自動啓動掃描臉部登入功能，而無需等待按鍵或移動滑鼠。 系統所用之意法半導體的專利演算法能夠區隔坐在電腦前面一動不動的人和沒有生命的物體(例如：椅子)，而無需使用耗電量大且可能侵害個人隱私的網路攝影機進行視訊分析。 意法半導體執行副總裁暨影像産品部總經理Eric Aussedat表示，透過充分利用ST市場領先的FlightSense飛行時間測距技術，使用者存在偵測應用可以延長電池續航時間，提升數據安全性和電腦使用的便利性。

根據TrendForce LED研究(LEDinside)最新紅外線感測市場報告指出，在2019年智慧型手機整體出貨預估衰退的情況下，手機品牌廠商針對下半年旗艦機祭出規格競賽，3D感測模組成為其中一項重要配備。受此趨勢帶動，預估2019年手機3D感測用VCSEL市場產值有望成長至11.39億美元。 TrendForce表示，2019年除了蘋果iPhone仍將全面搭載臉部3D辨識外，包括三星、華為與Sony也規畫在下半年的旗艦機種搭載後鏡頭3D感測(World Facing 3D Sensing)。到2020年估計將有近10款高階機種可能採用3D感測方案，且部分機種將擴大至前後鏡頭皆採用，進一步拉升VCSEL產值。 目前應用於消費性市場的3D感測方案為結構光與飛時測距(TOF)。結構光是以圖案成像，其深度的準確性極高，然而缺點為成本與運算複雜性高，加上專利主要由蘋果掌握，專利壁壘難以突破。 飛時測距的精度和深度不及結構光，但是反應速度快，辨識範圍也更有優勢。飛時測距分為前鏡頭(Front Facing)和後鏡頭(World Facing)，前鏡頭成本相對較高，後鏡頭則需要功率較高的VCSEL。目前主要VCSEL相關供應商為Lumentum、Finisar、OSRAM旗下Vixar、ams、穩懋、宏捷科、VIAVI Solutions Inc.等。隨著3D感測的市場需求興起，未來的手機3D感測將不再只限於單純的臉部辨識與解鎖用途，將進一步延伸至立體景物的辨識以及模型建構及擴增實境等功能。  

艾邁斯半導體(ams)宣布該公司在Sensors Expo 2019展會中獲得兩個重要獎項，分別是以其TMF8701飛時測距(Time of Flight, ToF)感測系統贏得最佳感測器創新獎，同時更獲得了年度最佳設計及工程團隊大獎。這兩個於Sensors Expo 2019所頒發的獎項，具體表彰了在感測器創新的貢獻以及工程團隊的卓越表現。 艾邁斯半導體執行長Alexander Everke表示，我們的團隊日復一日在努力為互聯的世界推動創新以及差異化的解決方案。從Sensors Expo評審團手中獲得這些重要獎項不僅是極高的榮譽，更是一項有力證明，肯定我們的努力確實對於世界上所有人的日常生活產生的正面的影響。 Sensors Expo & Conference活動總監Cal Groton表示，三十多年來，Sensor Expo匯集了業界最令人興奮的技術進步和尖端應用。今年最佳感測器創新獎的獲獎者證實了這些創新的影響有多深遠。ams團隊則體現了我們對工程卓越的承諾和我們所尋求的整體創造力，我們很高興能以獎項肯定他們在競爭激烈環境下所達成的成就。 創新獎頒發給了ams的真正飛時測距(ToF)感測器。 該獎項旨在表彰感測器和感測器相關技術的具體進展，無論是採用新技術還是對現有技術進行重大改進。 1月份由ams所推出的TMF8701 ToF感測器，採單一模組封裝，透過次奈秒光脈沖和抗鋸齒秒表方法進行高精確的深度精度(Depth Accuracy)檢測，以測量脈衝的往返時間。它提供物件的單區檢測，而與物件的顏色，反射率和紋理無關。具有VCSEL發射器的單一模組提供高動態範圍，可在接近模式(0~10 cm)或測距模式(10~60 cm)下進行檢測感應。 TMF8701採用高靈敏度SPAD檢測，具有快速緊湊的時間數位轉換器，可進行高精確度距離測量，可在黑暗環境中順利運作。 內建直方圖用於檢測玻璃蓋板和玻璃後面的物體，以選擇具有最高SNR的物體，同時補償蓋玻片上的污垢和污跡，從而產生多個物體的無偽影測量。

英飛凌科技(Infineon)日前發表新款3D飛時測距單晶片，並以消費性行動裝置市場為發展重心，特別是以小型鏡頭提供高解析度影像的需求所設計，應用範圍包括：臉部或手勢辨識等用以解鎖裝置及確認支付的安全驗證。此外，3D ToF晶片也可實現擴增實境(AR)、影像變形與拍照(例如散景)等效果或用於掃描室內環境。 新款影像晶片第四代REAL3影像感測晶片IRS2771C面積為4.6×5mm，提供150k(448×336)像素輸出，解析度達HVGA的水準。英飛凌大中華區射頻及感測器部門行銷總監麥正奇表示，其像素陣列對940nm紅外線具高靈敏度，在戶外的使用透過該公司的專利背光抑制(Suppression of Background Illumination, SBI)技術，延長曝光時間，減少過飽和(Saturated)的現象，提升強光環境的感測解析度。 由於具備高整合度，每個影像感測器都是一個微型且單一晶片方案的ToF相機，麥正奇強調，該解決方案可實現全球最小，可整合至智慧手機的相機模組，面積僅約12mm×8mm因此可降低整體材料成本(BoM)，同時仍維持效能與低功耗表現。樣品於2019年3月推出，並預計於2019年第四季開始量產，包括前代的解決方案，英飛凌2019年ToF感測晶片出貨能力超過1億片。 ToF可以廣泛地應用在像是臉部辨識等各種生物驗證方法上。此外，麥正奇說明，能以3D掃描物體，不受外部光源所影響，因此無論室內外的辨識率都更為出色，適合實作於擴增實境和虛擬實境(VR)等應用，以Android平台為例，2019年預計出貨1.5億套、2020年成長至2.5億套，2021年再成長至3.6億套，市場前景看好。 英飛凌大中華區射頻及感測元件事業處總監麥正奇表示，其影像感測晶片透過背光抑制技術，提升強光環境的感測解析度。  

TrendForce旗下拓墣產業研究院表示，隨著iPhone全面搭載結構光方案的3D感測功能，使得全球智慧型手機3D感測市場規模從2017年的8.1億美元，成長到2018年的30.8億美元，但由於2019年智慧型手機廠商的布局多聚焦於屏下指紋辨識，預估2019年全球智慧型手機3D感測市場年成長率為26.3%，規模為38.9億美元，2020年隨著蘋果將可望採ToF技術，將加速整體市場發展，年成長率達53.1%。 拓墣產業研究院分析師蔡卓卲指出，智慧型手機3D感測市場規模成長主要還是來自於蘋果的iPhone的帶動，雖然包含LG、Samsung等品牌廠商今年持續推出搭載3D感測模組的手機，但僅限於部分旗艦機款式，全年總計出貨量僅約3,300萬台，對市場規模成長的帶動較不顯著。 相較於結構光方案，ToF(Time of Flight)方案的優勢為較低的技術門檻和方案供應商較多，因而手機廠商有意轉進ToF方案。然而，ToF方案適合的是遠距離、廣範圍的環境感測應用，用來做人臉辨識並不見得比結構光方案更符合使用效益，而品牌廠商又缺乏具吸引力的AR應用服務，再加上高解析度的ToF方案模組成本不見得低於結構光，更限制品牌廠商今年大幅搭載3D感測模組的意願，因此預估2019年智慧型手機3D感測的滲透率將僅由2018年的8.4%提升至12.3%。   觀察主導智慧型手機3D感測市場發展的蘋果動態，蔡卓卲指出，雖然蘋果3D感測的發展上態度最為積極，但考量到自家AR應用發展的布局還未完善，並不會立即追隨其他競爭對手的腳步於今年推出搭載ToF方案模組的新機。拓墣產業研究院預估，或許蘋果要等到2020年才有機會在iPhone後方加上ToF方案模組，搭配各種類型的AR應用。 隨著2020年蘋果可望推出搭載ToF方案的3D感測模組的新機，再搭配AR應用的推出，將可望再次吸引其他品牌廠商的跟進，進而再次加速3D感測市場的發展，預估2020年全球智慧型手機3D感測市場規模將會成長到59.6億美元，滲透率可望提升至20%。  

LG和英飛凌科技聯手為全球熱愛智慧型手機自拍的使用者推出最先進的飛時測距(ToF)技術。 於巴塞隆納世界行動通訊大會(MWC)上發表的LG G8ThinQ，內建的前鏡頭搭載英飛凌REAL3影像感測器晶片。這款創新的感測器結合了英飛凌的專業知識和pmdtechnologies在處理3D點雲(3D掃描所產生之空間中的資料點集合)領域的演算法所打造而成，將使智慧型手機的前鏡頭功能提升至全新境界。 相較於其他 3D 技術採用複雜的演算法來計算物體至鏡頭之間的距離，ToF 影像感測器晶片則是透過擷取從被攝主體反射出來的紅外線，藉此取得更精準的測量結果。因此 ToF 能更快、更有效地感測環境光，減少應用處理器的工作負載，有助於降低耗電量。 ToF技術擁有快速的反應速度，因此廣泛地應用在臉部辨識等各種生物驗證方法上。此外，ToF 能以3D掃描物體，不受外部光源所影響，因此無論室內外的辨識率都更為出色，非常適合實作於擴增實境(AR)和虛擬實境(VR)等應用。

德國半導體大廠英飛淩(Infineon)科技在功率半導體領域市占全球第一、車用半導體領域全球第二。2018年全球營收達76億歐元，而本於讓人們的生活更加便利、安全和環保的目標之下；2019年，也將在汽車電子、工業電源控制、電源管理與多元電子、數位安全解決方案等四大事業持續推動與發展。 德國本來就是全球汽車產業最發達的國家之一，因此英飛淩投入汽車電子領域甚早，該公司大中華區總裁蘇華表示，英飛凌是為數不多的能全面涵蓋汽車領域重要應用的汽車半導體製造商之一，產品組合包括微控制器、智慧感測器、射頻收發IC、雷達以及分立式和整合式功率半導體，適用于動力總成、底盤、舒適性電子設備以及駕駛安全應用。 根據市調機構Strategy Analytics報告指出，英飛凌2017年汽車半導體市場市占率為10.8%，居業界第二，僅落後於恩智浦(NXP)的12.5%。蘇華指出，在汽車潔淨、安全、智慧的大趨勢下，電動車、ADAS、車聯網等技術與應用為來幾年將持續發展，2018會計年度，英飛凌汽車電子事業處營收為32.84億歐元，營收占比達43%，該公司有信心汽車電子業務將持續發展並更上一層樓。 而在工業電源控制部分，該領域對於高效發電和輸電而言至關重要，相關應用包括風力發電機、高壓直流輸電系統、儲能系統、電動車充電基礎設施以及家用電器等。為了進一步強化此領域業務，英飛凌致力發展碳化矽(SiC)技術，並應用於整合控制器、驅動器與功率開關的智慧功率模組(IPM)。根據IHS Markit的報告，英飛凌在分立式功率半導體與模組市場中，以18.6%的市占率，連續15年居業界第一，蘇華說明，2018年，英飛凌工業電源控制部門營收13.23億歐元，占公司營收17%。 而在電源管理與多元電子方面，專注於打造用於能源管理的功率半導體以及用於無線基礎設施與行動裝置的元件，尤其是MOSFET產品。採用氮化鎵(GaN)製程的驅動器與控制器，近年產業潛力十足；在高頻與感測器領域，矽製程的MEMS麥克風、飛時測距(Time of Flight, ToF)解決方案都是熱門的產品，根據IHS Markit研究，英飛凌於2017年MOSFET功率半導體市場，市占率達26.3%，2018年度，該部門營收達23.18億歐元，占該公司整體營收31%。 而面對5G、物聯網、自駕車、AI等趨勢，蘇華強調英飛凌會採用靈活開放的策略，包括發展5G前端晶片解決方案、mmWave雷達應用、導入AI人工智慧與深度學習於其軟硬體產品中；製造部分該公司除了在德國擁有全球唯一量產的12吋功率半導體廠之外，也要在奧地利興建第二個12吋功率半導體廠，並且擴大委外代工，包括持續與台灣或中國的後段封裝廠的合作關係。

但在智慧製造的浪潮下，負責收集真實世界各種物理資訊的感測設備，地位將比以往更為關鍵。資料將是下一個世代的石油，而第一手資料的來源，就是生產線與廠房內的各種感測設備，加上大數據分析技術趨於成熟，現在的分析工具可以處理比以往更大的資料量，並從中找出趨勢變化的脈絡，進而創造價值。這也使得感測設備朝多合一與聯網化的發展趨勢更為明確。 工業用感測器走向多合一 從自動化走向智慧製造，對感測器而言，最明顯的差別在於使用者想監測的物理量種類明顯增加了。在過去，為監控機台運作所設計的工業感測器，通常都只能量測少數幾種物理量。這跟元件供應商的產品整合度有關，以往加速度計、陀螺儀跟氣壓感測器都是各自獨立的元件，如果感測器製造商想實現多合一設計，必須要花很大的功夫來進行設計整合，而且成本高昂。 但隨著MEMS感測器的整合度不斷提升，現在跟運動有關的物理量測，基本上已經可以用單晶片搞定。例如整合了三軸加速度計跟三軸陀螺儀的六軸感測器，基本上就已經把跟運動有關的所有物理量都涵蓋在內。少數應用可能還需要再額外採用電子羅盤，以判斷系統正在朝哪個方向移動。這種應用需求多半出現在會在工廠中到處移動的設備上，例如自動搬運車(AGV)。而這種需求，就可以使用更高階的九軸感測器(六軸感測器加上電子羅盤)來滿足。 許多國際知名的IDM業者，都有完整的運動感測解決方案，例如亞德諾(ADI)、博世集團(Bosch)旗下的Bosch Sensortec、英飛凌(Infineon)、意法(ST)等，都有這類晶片產品。但對工業感測器來說，這些只是核心零組件，距離真正可以運用在生產現場的感測器，還有一大段差距。 博世力士樂(Bosch Rexroth)工廠自動化協理陳俊隆(圖1)指出，從電子元件到可以部署在生產線上的感測器，機構設計是最關鍵因素。工業現場對電子元件來說，是很惡劣工作環境，像溫溼度變化、粉塵、機械衝擊等因素，都會讓元件失效。如果機構設計不佳，感測器部署到現場後很快就會故障，而這也是工業感測器廠商的核心價值所在。Bosch Sensortec幾乎可以提供所有基於MEMS的感測器元件，但真正向工業用戶提供產品的是集團內另一個負責研發聯網裝置與解決方案的事業部門。 圖1　博世力士樂工廠自動化協理陳俊隆認為，在智慧製造的浪潮下，工業用感測器未來將加速朝多合一感測方向發展。 整體來看，由於半導體的功能整合度越來越高，因此工業感測器也必然朝多功能整合發展。但對於工業用戶來說，為進一步提高設備的整體運作效率(OEE)，導入預防性維護機制將是必然趨勢，而這會使感測器必須能量測更多元的物理量。 除了前面提到的運動感測外，博世相信，未來的工業感測器將會進一步整合麥克風、溫溼度感測、氣壓計甚至照度計等功能，因為要做到預防性維護，或是找出產線運作的瓶頸，需要很多種資料交叉比對分析，才能得到精確的結果。以旋轉機械的故障預警來說，現在的做法不外乎是將電流數值、轉軸的轉速、溫度等參數做交叉比對，未來則可以從聲音的頻譜分析。 這也是博世的八合一工業感測器CISS整合了MEMS麥克風的原因。聲音這個面向以往比較少有人用科學方法去分析，但其實聲音可以提供很多跟機械運作有關的資訊。很多機械廠的老師傅都知道，當機器出現異音的時候，故障很快就會隨之而來。藉由MEMS麥克風跟音訊分析，可以把老師傅的經驗用科學化的方法傳承下去。 環境氣體偵測攸關性命　物聯網概念落實已久 除了機台的監測外，對許多製造業來說，廠區的環境監測也會使用到大量工業感測器，特別是生產過程中會使用或產生有毒氣體的行業，氣體監測系統更是法規強制要求必須加裝的設備。而在工業4.0世代，這些存在已久的環境感測系統，又會朝什麼方向演進？ 在台灣某半導體廠擔任環安經理的業界人士表示，對半導體製造業而言，氣體偵測是環境偵測中最重要的環節之一，因為半導體製造過程中會使用到許多帶有毒性的氣體，而且這些氣體在參與製程反應的時候，有時要先與氫氣混合至適當比例，才會進入腔體內。這使得半導體廠內往往存放著大量有毒或是易燃氣體，而且在製程中還會產生新的有毒化合物。因此，為了保護廠區工作人員的安全，氣體檢測系統一直是半導體廠內的標準配備，而且有法規強制要求。 另一方面，對人體有害的氣體，如果控制不當，通常也會對晶圓或生產設備造成損害。因此，半導體業者為了確保產品良率，對氣體檢測的精確度要求只會越來越嚴格，而且監控系統網路化的程度只增不減。舉例來說，隨著半導體線寬越來越細，氣體性分子污染物(Airborne Molecular Contamination, AMC)的管制標準已比以往更為嚴格。另外，為了避免化學汙染物腐蝕機台或造成曝光機的鏡面霧化，現在半導體業者都會對酸鹼物質或有機氣體進行線上分析，以便即時監控生產環境的狀況。 目前半導體廠的氣體偵測技術大致可分成三大類，分別是紙帶式、電化學式與紅外線偵測，但各自有其優勢跟限制。 漢威聯合(Honeywell)工業安全事業處業務經理李其能(圖2)分析，紙帶式氣體偵測技術最大的優勢在於可以留下實體證據，而且偵測精確度可達到十億分之一(ppb)，也比較不用擔心干擾訊號。但紙帶屬於耗材，必須定時更換，因此會造成短暫的停機時間。電化學式感測技術則無法像紙帶式系統留下實體證據，而且也比較容易被干擾，因此精確度只能做到百萬分之一(ppm)。但整體來說，電化學式氣體感測的成本比紙帶式來得低廉，是其主要優勢。 圖2　漢威聯合工業安全事業處業務經理李其能認為，與工業安全相關的系統跟設備，未來會朝預防性維護發展，進一步提升其可靠度。 紅外線氣體偵測跟電化學式檢測方法一樣，也無法保留實體證據，而且也會有干擾的疑慮存在。但電化學式偵測跟紅外線偵測適用的氣體種類不同，因此兩者無法互相取代，例如紅外線在偵測氟化物氣體時，就有很優異的表現。不過，紅外線氣體偵測所使用的感測元件成本比電化學式偵測器昂貴許多，因此在成本上，電化學式偵測設備會比紅外線來得低廉。 不過，量測設備的成本也跟量測的點數有關係，目前Honeywell的電化學式檢測設備Midas為單點偵測，紅外線偵測設備ACM150則可支援40個採樣點，而紙帶式設備Vertex則最多可支援72個採樣點。高採樣點對環安廠務人員來說，是很具吸引力的特性，因為現在的晶圓廠越蓋越大，單一感測設備能支援的取樣點越多，越容易覆蓋更大的廠區。 值得一提的是，由於氣體偵測跟工廠的人員與財物安全密切相關，因此很早就已經落實物聯網概念，只是當時還沒有物聯網這個名詞。舉例來說，氣體偵測系統不單只是提供資料，還會與警報系統、閥門系統連動。當氣體外洩事件發生時，偵測系統會觸發警報系統，並自動關閉閥門。把資料拋轉到工廠的資訊後台，也早就是基本功能。 因此，李其能認為，對氣體偵測系統來說，下一個發展方向是利用大數據分析來實現預防性維護，而非聯網化。這也是Honeywell針對半導體客戶進行意見調查時，多數半導體業者最想要的功能之一。其實，高階氣體偵測設備因為肩負關鍵任務，很多重要的子系統，例如進氣的風泵、電源等，都有冗餘設計，當一套子系統故障時，備援系統會快速接手，因此無預警故障停擺的機率已經很低。但客戶總是希望能做得更好，而這也是Honeywell未來會努力的方向。 廠內人員偵測需求興起　雷達/ToF技術正面對決 除了既有感測設備/系統必須隨著工業4.0的腳步升級外，由於工業4.0會讓廠區運作更加自動化，人員與自動化設備接觸的機會將只增不減，甚至會並肩工作。在人跟機器的距離如此靠近的情況下，如何確保人員不會被機器手臂、自動搬運車撞傷，會是一個新的議題。與距離量測有關的技術，如毫米波雷達跟ToF感測，可望在更高度自動化的工業環境中找到新的舞台。 德州儀器(TI)嵌入式系統總監詹勳琪(圖3)指出，提到雷達，業界通常會把這項技術跟軍事或汽車聯想在一起，但雷達在工業領域的應用，其實也已經存在一段時間，只是目前的工廠環境對於距離偵測的需求量不大，因此比較少有人探討。舉例來說，中心頻率為6GHz的毫米波雷達，就已經少量運用在自動搬運車上。從TI的觀點，汽車跟工業是相似度很高的兩個市場，因此，只要能解決幾個瓶頸，雷達在工業領域的應用有機會明顯成長。 圖3　德州儀器嵌入式系統總監詹勳琪表示，單晶片毫米波雷達將為雷達技術在工業應用市場上創造新的突破口。 詹勳琪分析，一項新技術要打入市場，不外有兩種發展策略，一種是創造出既有技術做不到的新應用，另一個方法則是要比現有技術的性能更好、成本更低。TI在工業市場上推廣毫米波雷達的策略也是如此。在創造新應用方面，因為TI的工業用毫米波雷達中心頻率為60GHz，因此解析度非常高，可偵測到只有數毫米的位移。這種解析度可以創造出許多新的應用可能性，例如隔空手勢操作、甚至是人員的生命跡象偵測。這些應用是以往的低頻雷達或超音波所無法實現的。 至於在成本面，以往的毫米波雷達是相當複雜的系統，除了要有數位訊號處理器(DSP)或高性能微控制器(MCU)作為主處理器之外，其射頻前端為了做到這麼高頻率，必須採用矽鍺製程，因此無法整合成單晶片。另外，毫米波訊號在印刷電路板(PCB)上的衰退非常嚴重，如果雷達的天線跟收發器分開，應用開發商必須使用很昂貴的電路板材料，才能解決訊號衰退的問題。 為了徹底解決成本面的問題，TI從十多年前就開始研發CMOS毫米波雷達技術，以便為雷達應用的普及鋪路。採用CMOS最大的優勢在於可以實現SoC整合，不僅簡化應用開發的複雜度，也能帶來更有優勢的成本結構。而針對工業用毫米波雷達，TI提供的解決方案還進一步把天線整合到晶片封裝中，讓應用開發商不必使用昂貴的高頻電路板材。因此，只要市場需求量達到經濟規模，這種高整合度的毫米波雷達方案在價格上會非常有競爭力。 無獨有偶，亞德諾(ADI)近期也推出基於不可見雷射光的ToF量測方案。亞德諾亞太應用工程總監李財旺表示，目前市場上有多種ToF量測方案，各自有其優缺點，例如手機臉部辨識使用的結構光ToF，有很優秀的解析度，但不適用於戶外環境；基於CMOS影像感測器的ToF，則有解析度偏低的缺點，而且相對耗電。 亞德諾的ToF技術具備640×480 VGA解析度，而且是打脈衝光而非連續波，因此功耗很小，其深度資料可有效地增加影像辨識度，達到物件判斷的精準度。就工業應用來說，人流偵測、障礙物偵測、虛擬圍欄等，都很適合採用這種ToF技術。 除了提供晶片外，為協助客戶縮短設計週期，該公司正與第三方一起合作開發ToF模組，在ToF模組中並整合了包括類比前端(Analog Front End, AFE)、雷射二極體(Laser Diode)、ToF與CMOS影像感測器，相關演算法也包含在內。目前晶片本身已可量產，但因為工業應用開發者通常需要參考設計或模組方案，因此產品正式推出的時間會稍微延後，預計2019年1月開始供貨(圖4)。 圖4　即將進入量產階段的亞德諾ToF參考設計。 因為亞德諾的ToF技術非常省電，因此ToF攝影機開發商只需在攝影機上整合乙太網供電(PoE)技術，就不需要另外插電，還有多餘的電力可以供給其他應用。 工業感測蓬勃發展可期 工業感測面對的物理量五花八門，且隨著智慧製造所帶來的生產環境、流程改變，許多原本派不上用場的感測技術，未來都有可能在工業市場上找到應用商機。另一方面，工業感測設備本身也很明顯受到智慧製造趨勢的影響，除了聯網已經是最基本的功能要求外，感測設備和預防性維護、大數據分析等資訊應用連結，將是未來工業感測市場發展的重頭戲。

貿澤電子(Mouser Electronics)即日起開始供應Texas Instruments(TI)的DS90UB935-Q1序列器。這款汽車級序列器出自TI FPD-Link III系列，是專為支援受空間限制的高速原始資料感測器所設計，適合用於攝影機、衛星雷達、LIDAR和飛行時間(ToF)等應用。 貿澤電子所供應的TI DS90UB935-Q1序列器提供了高速正向通道和超低延遲的雙向控制通道，支援單條同軸電纜或屏蔽雙絞線(STP)電纜供電。序列器相容於視訊資料的MIPI CSI-2介面，可提供每秒2.5 Gbits以上的頻寬。本裝置提供多種先進的診斷與資料保護功能，包括CRC資料保護、感測器資料完整性檢查、I2C寫入保護、電壓與溫度測量、可程式警報及線路故障偵測，能支援自主駕駛與先進駕駛輔助系統(ADAS)。 DS90UB935-Q1序列器支援寬廣的作業溫度範圍，範圍介於-40至105°C，並採用小巧的5mm×5mm VQFN封裝。結合TI DS90UB936-Q1等配套的解除續列器使用時，DS90UB935-Q1可提供精準的多重攝影機感測器時脈和感測器同步。DS90UB935-Q1裝置符合汽車應用的AEC-Q100標準，包含HBM ESD分類3A級和CDM ESD分類C6級。

AI人工智慧讓智慧製造能力再上一層樓，而應用已久的機器視覺，亦從成熟的光學檢測AOI，蛻變為內含深度學習(Deep Learning)技術的電腦視覺，搖身一變成為智慧製造的核心技術，影像與視訊內容的自動擷取、處理、分析與應用更加迅速、普遍與成熟。這樣的轉變不僅展現在生產效率的提升上，更可以進一步精簡人力成本，未來AI系統甚至可以針對機台的問題進行自我檢測，分析問題與成因，然而這僅僅是十八般武藝的開端。 近來，許多新興技術發展並與機器視覺結合，進一步擴大了其功能與應用範疇，3D感測技術包括飛時測距(Time of Flight, ToF)、立體雙目視覺(Stereo Vision)、結構光(Structured Light)等技術可以建立三維感測資訊，尤其測距應用的延伸，將使電腦視覺的功力不斷提升，本活動介紹機器視覺技術架構與應用最新動態，加上多個感測技術的加持，並剖析其與AI結合的發展與應用趨勢。 機器視覺助智慧製造一臂之力 而製造業從工業4.0口號被打響以來，製造系統從自動化進入智慧化的另一個全新的發展境界，機器視覺(Machine Vision)/電腦視覺(Computer Vision)就是達成此目標非常關鍵的技術。倢恩科技研發部經理邱威堯(圖1)提到，導入機器視覺可以使傳統製造業產線的生產方法更具彈性與可變性，並改善作業人員工作環境，遠離危險惡劣的工作流程。使用機器視覺的生產線，讓產品從人工檢測進步到自動品質管理，可增進品管重現性/一致性，以達成高度品質管制，降低人員因疲勞或情緒不佳誤判所造成的損失，同時讓檢測數據數值化，自動產生統計報表以便於管理與決策分析。 圖1　倢恩科技研發部經理邱威堯提到，導入機器視覺可以使傳統製造業產線的生產方法更具彈性與可變性，並改善作業人員工作環境。 機器視覺的基本要點包括：檢測(Inspection)、物件識別(Object Recognition)、量測(Gauging)、機器導引與定位(Machine Guiding and Positioning)。 檢測Inspection 利用機器視覺技術自動檢驗製程中工業產品之瑕疵，例如印刷電路板上的線路是否短路、斷路，半導體晶圓之表面缺陷及LCD面板之缺陷等。 物件識別Object Recognition 用於確認物件的身分，例如車牌辨識、條碼辨識、IC元件之光學字元辨識(OCR)及鍵盤檢視、人臉辨識、指紋辨識、瑕疵分類等。 量測Gauging 以機器視覺技術進行非接觸式的量測，例如工件之尺寸、夾角、真圓度及印刷電路板之線寬等。 機器導引與定位Machine Guiding and Positioning 利用機器視覺引導自動化機器之路徑，例如引導銲接機器人之銲道，無人搬運車之行進軌跡；亦可用於決定目標物位置，如SMT、PCB自動裝配作業的定位與機器人的行走路徑等。 機器視覺影像處理要點 進入作業程序後，機器視覺系統針對擷取到的影像進行處理則是另外一個重點，邱威堯進一步說明，影像強化、影像分割、影像編碼、影像還原等為主要的技術。影像強化是使處理過的影像比原始影像更適合於某一特殊應用，方式包括空間域(Spatial Domain)與頻率域(Frequency Domain)。影像分割則是凸顯出影像中感興趣的部分。 影像編碼就是使用較少的位元來顯示一幅影像，壓縮是最常見的方法。影像還原則是改善或重建一幅遭到破壞的影像，邱威堯說，影像還原技術通常需要大量運算時間，且還原後的效果不見得可以接受，建議由取像環境、設備與技術來改善影像的品質。 機器視覺硬體選擇無唯一解 在機器視覺硬體部分，主要由打光、鏡頭與相機組成。邱威堯指出，打光是機器視覺中非常困難的一部分，需要許多直覺與實驗，而打光技術也無通則，但對於特定應用場合已有經驗可循，而打光的方法是根據待測物的光學特性來決定，打光的目的則包括，取得與強化待測物中有興趣之特徵，使前景與背景明顯不同，強化訊噪比，以得到更高品質的影像，凍結移動中物體的運動並去除鏡反射(Specular Refection)等。 而打光的方式則分為正向打光、背向打光與結構打光。並可再進一步細分為擴散式正向打光、直向式正向打光、低角度斜向打光、同軸打光、擴散式背向打光、遮背式背向打光等多種，端視需要的效果而定。光源部分則以人工光源最常用，種類包括白熾燈的鎢絲燈泡、鹵素燈；放電燈的螢光燈、水銀燈、高壓鈉氣燈、複金屬燈、氙氣燈；固態光源的LED與固體雷射。其中，近年在實務應用上LED燈儼然已是主流。 另一個重點就是鏡頭，邱威堯強調，這部分的選擇同樣沒有最佳解，端視需求與使用者掌握的資源而定，選擇的要素包括視野、焦距、工作距離、相機底座、相機格式(感光元件尺寸)、景深、光圈值、相機型式等。以景深為例，其代表聚焦清晰的範圍，長景深表示聚焦清楚範圍大，短景深表示聚焦清楚範圍小，一般景深可以透過縮小鏡頭光圈來增加，但是照明的亮度也要相對提升，原則上要避免出現短景深的情況，以追求長景深為目標。 3D感測加值機器視覺 3D感測技術並不是全新的技術，由於iPhone X的人臉辨識解鎖應用，讓市場大為驚艷，帶動的發展熱潮逐漸滲透到不同領域。目前主要技術為立體雙目視覺、結構光與飛時測距，艾邁斯半導體(ams)資深應用工程師湯治邦(圖2)表示，這三個技術都需要搭配光源，現階段主流光源是垂直腔體表面雷射(VCSEL)，並使用不可見的紅外光，波長850nm與940nm為主，因有極少部分人可看見850nm的紅外光，所以近年940nm使用比例逐漸提升。 圖2　艾邁斯半導體資深應用工程師湯治邦表示，飛時測距、立體雙目視覺、結構光技術特性有些差異，造成不同應用與需求各有優勢。 發光源的部分，除了熱門的VCSEL之外，LED與邊射型雷射(Edge Emitters Laser, EEL)都是常見的光源，以技術特性來深入比較，湯治邦指出，VCSEL雷射光的光線集中，LED則呈現散射方式，因此VCSEL波長範圍穩定，可產生波長最精準的光線，操作溫度最高可達200℃，溫度特性比LED與EEL優異，製造成本與半導體製程的簡易度也有相對優勢，是該技術受到高度注目的原因。 此外，主流的三個3D感測技術，技術特性有些許差異，造成不同應用與需求下各有優勢，立體雙目是由兩個攝影機分別擷取影像，理論與人眼相似，透過三角函數可以測知物體的深度，與其他兩個技術相較由於感測元件技術成熟成本較低，但模組體積較大、耗電量較高，也易受環境變化影響，如天候昏暗就會影響感測品質與準確性。 因為iPhone...