3D 感測大廠、甫完成收購歐司朗 (OSRAM) 的艾邁斯半導體 (ams)，在主動立體視覺 (ASV)、結構光 (SL) 與飛時測距 (ToF) 皆有布局。ams 臺灣區總經理李定翰表示，現階段結構光因有消費電子加持、出貨量最大，工業應用則以立體視覺為主——預估不久后，外加一個投射器的 ASV 料將全面躍起；即使是全自動化的＂關燈工廠＂，確認打件位置仍少不了 ASV 的輔助。ToF 則可視為長距離的結構光 (雖然分辨率遠不如正統結構光)，成長力道正在增強；以前影像拍攝只在乎單點距離，如今講究的是＂多區域＂(Multi-Zone)、對比多層，意境已大不相同。
照片人物：ams 臺灣區總經理李定翰
ToF 測算景深，畫面生動、拉大可視距離
李定翰以數字單眼相機為例，雖然更換大光圈 (光學組件) 也能拍出景深，卻無法隨即再抓取平衡。此時，借助 ToF 演算便可達陣；且過去軟件只能針對單幀影像修圖，ToF 可提供很多信息讓應用程序 (APP) 開發商利用，在直播中就可動態美化，例如，在位于畫面中的兩人＂背后＂營造某人走過的景象。工業應用因多為平面作業、且已知組件具體形象，實做上只須上／下二維運動、確定是否就定位即可，場景變動不大、毋需深度補償，但日后料將逐漸加入深度信息，有助于拉大可視距離。3D 感測另一個應用是模具制作，一分鐘就能完成掃描建模。
他補充說，ASV 不是做不到上述要求，惟組件組成過于繁復，無法塞到空間有限的光學感測器件中，而這正是 ToF 的魅力所在；動輒須＞200 公尺的汽車應用，ToF 更是基本元素。李定翰回顧 3D 感測真正受矚要歸功于蘋果手機的領航，吸引業界認真發想相關應用——機場將行李依材積大小分類便是一例。在航程中，行李堆棧必須把重的墊底或是將不規則對象置頂，以保持平穩飛行、避免擠壓損壞，并最大化可用材積空間的效率。早先缺乏深度信息時，需要根據不同場景做補償才能辨識；直到加入＂紅外線投光器＂組件的 ASV 出現，終于有解！
ASV 不受環境光限制，判讀更精確
李定翰解釋，立體視覺是依兩個攝影鏡頭拉出基線，控制擷取影像的燈光，目的是讓左右視覺差 (陰影) 更明顯，便于后續推算尺寸；但 ASV 是將紅外光打進目標物，產生均勻光點且會隨材積大小變化，判讀更精確，不必再為環境光源傷神，商用較一般消費產品擁有更強的需求。ams 用于 3D 立體成像的點圖案紅外照明器＂BELICE-SD＂，具備高對比度度點圖案、高電光效率 (＞90%) 及小尺寸封裝特性，可實現快速準確的深度感應、低功耗，易于在移動／物聯網／機器人各種平臺上實施。
圖1：ASV 借助額外光圖樣光投影，能克服目標物顏色、紋理或表面特征不明顯的問題
資料來源：ams 提供
＂原有立體視覺也能查看，但前提是對象本身要夠立體、且環境不能太暗才能清楚分辨，就像平放于桌面的紙張，除非有翹曲或色調區隔明顯，否則機器不易判別＂，李定翰強調。機器視覺的另一個挑戰是：看很多對象時，是否能辨識出細微差異？提高鏡頭的分辨率是手段之一，但這會消耗更多演算和存儲資源，負載重。李定翰提到，對企業來說，重要的是如何在效益、成本、應用場景之間取得平衡，最高規者不一定最好、也未必會成為主流。在彩色影像如此盛行的今天，安防監控之所以仍堅持采用黑白 CCD 攝像頭，就是著眼于＂影像補償＂。
CCD vs. CMOS？Rolling Shutter or Global Shutter？
李定翰指出，全天候的光源表現落差大，要擷取的要件特征也不同，當色階接近時，彩色渲染成像 (render) 易被誤認成同一色塊，不如黑白影像突出、清晰。這也是為何安控業寧可提高黑白分辨率，也不愿改用 RGB 鏡頭的原因。至于 CCD vs. CMOS 鏡頭何者較佳？李定翰直言，工藝和供應鏈是兩大決定要件，隨著兩者效能趨近，CMOS 工藝相對成熟、容易復制且底噪 (背景噪聲) 小，在黑暗 (低光源) 環境較有優勢；CCD 雖然調色范圍較大，但光學堆棧和材料工藝復雜得多，當分辨率提升，要把偌大畫素塞在同一個器件，噪聲就令人頭痛。
更遑論同等分辨率下，兩者售價有天壤之別！成像技術也是關鍵，有卷簾快門 (Rolling Shutter) 和全局快門 (Global Shutter) 兩種：前者感光組件是逐一線性掃描，后者是一次抓取整幅圖像后再迭加，特別適合動態攝影。李定翰形容，全局快門拍攝風馳電掣的賽車時有瞬間凝結 (freeze) 效果，細節非常清楚；用于大量量產或打件速度快的工廠產線，可完美抓到每幀影像。例如，表面貼裝 (SMT) 從模具倒出的組件位置、順序不一，要讓機器手臂撿起后順利轉向、放到卷帶 (reel) 上，且后面的機器手臂可實時接棒，就得用 global 一眼掃過才來得及。
圖2：ams 首款可集成于 3D/ASV 之高量子效率 (QE) CMOS 全局快門近紅外 (NIR) 圖像傳感器 CGSS130，可實現高性能的臉部識別和 AR/VR 應用
資料來源：ams 提供
從＂應用場景＂切入，找到最佳解決方案
這在每秒須拍攝 120 幀圖像的工業應用是必備條件。ams 很早就洞悉此趨勢而著手并購相關廠，其所有 CMOS 皆是全局快門，且每個畫素尺寸較同類產品大，意味著感光能力較佳、對環境光要求沒那么嚴苛，亦即：同樣分辨率下，畫素 2μm 在低光源環境中的＂視力＂會優于 1μm。ams 的策略是針對客戶的應用場景提供最佳方案，而非盲目向高規發展；再者，成像技術的選擇與后續處理環環相扣，須做整體考慮。另一方面，為加速處理，上述 SMT 混線生產會將擷取到的 120 幀圖像放在 CPU 暫存區。
近來業界興起的整合式＂智能相機＂，亦是仿效當初 PC 分散處理概念，既減輕中央主機的負載、又兼顧隠私和風險。李定翰認為，投資決策者 (客戶) 最在意的其實是＂某個時間點的性價比＂，通常比所謂數年后的投資報酬率更有說服力。因為：時間就是最大的變量，市場和技術隨時有翻轉可能。他透露，許多企業在評估投入成本時，會細拆成很多零碎的面向；如何在供應鏈中找到立足點，協助客戶最大化效益、最小化成本，就揮棒得分了。供貨商本身通過數據匯總 (Data aggregation) 不僅能賺取加工和時間所得，還能回頭為自己精簡工藝。
車用 3D 感測想象空間大
整體而言，機器視覺系統設計從鏡頭、濾光片、堆棧模塊，每一層都是專業——操作場景？成本、重量、耐溫？是否太厚重或有溢光、散光、繞射現象？例如，無人商店也會用到 3D 感測，但感測技術因用途而異。李定翰分析，辨識拿取、選購商品用 ToF 即可，ASV 可用來大范圍偵測商場，判斷商品的銷售熱度，而可細辨五官、穿著的高階結構光，適合用于刷臉支付。他自評，光學組件與電子不同，需要長期累積，并購便成了立竿見影的快捷方式；逾二十年模擬組件經驗加上先知的適時并購，正是 ams 成為手機廠首選 3D 傳感器供貨商的本錢。
圖3：ams 新型 ToF 距離測量模塊 TMF8801，可提供 2 公分～2.5 公尺的精確測量，讓智慧手機相機的雷射檢測＂零距離＂自動對焦
資料來源：ams 提供
放眼未來，ams 相當看好 3D 感測在汽車的應用。李定翰斷言，就算車聯網到位，有些需就地處理的突發事件仍十分需要光達 (LiDAR) 護持，兩者將并行發展。光達系統乃經由發射激光脈沖來評估各種物體的反射光——根據 ToF 或反射的激光脈沖再次到達傳感器所花費的時間，軟件會計算到周圍物體的距離，可并行處理許多激光脈沖，進而形成一個環境 3D 模型以識別碰撞障礙、道路標記、汽車、自行車騎士和行人的位置和動作。光脈沖發送和接收之間的時間，取決于光達系統和物體之間的距離，最簡單的就是以＂直接飛時測距＂(dTOF) 測量。
不受光束轉向制約，＂固態光達＂迅速崛起
李定翰剖析，不同波長、不同類型的光達，產業自會歷經幾番演進優化：置于車頂、360°運轉的機械光達仍有死角，且晃動大和極端環境溫度將使組件可靠度備受考驗，例如，天氣太冷，馬達軸承會半凝結，重新暖機需要時間恐造成空檔，因而催生＂固態光達＂興起。ams 自 2018 年攜手 Ibeo 公司共同開發用于先進駕駛輔助系統 (ADAS) 的固態光達技術，近日宣布基于 ibeoNext 固態光達傳感器將于今年 10 月向全球客戶供樣，擬于 2022 年量產。ams 強調，＂固態光達沒有移動的光束轉向機制，無論在可靠度和復雜性皆略勝一籌＂。
為解決投射光束發散及耦合性欠佳的問題，發散角度小的＂垂直腔面發射激光器＂(VCSEL) 是現階段 ToF 主流紅外光源 (參閱：《3D感測，你在意的是真相、速度 OR 距離？》http://compotech.com.cn/a/feature/catalog_feature/2019/0318/59797.html 一文)；特別一提的是，ams 的 VCSEL 對單一發射器故障不會過于敏感、溫度范圍內穩定且易于整合，更適合用于掃描和閃光 (flash)。他們的 VCSEL 還能組合成發射器數組、易于擴展，且這些 VCSEL 數組具有極佳功率密度，允許尋址 (addressability) 或為晶粒的選擇性區域供電，實現真正的固態拓樸。
圖4：結合遠程和高空間分辨率的精確度，是光達技術的關鍵優勢
資料來源：ams 提供
簡言之，ams VCSEL 數組功率密度、轉換效率和間距方面表現出色，其 VCSEL 制造工藝為布局設計留有極大的靈活性，例如：像素數量、尺寸與間距，以及共陽極／陰極與特定行、列、段的可尋址模式。ams 還提供整合功能安全標準和人眼安全功能等強化功能，使可靠度再升級。最后李定翰重申，汽車售價區間大、成本結構亦不同，很多技術彼此非單純競爭、而是競合狀態，一如短、中、長距的無線通信技術互補。只要有本事預見商機就有獲利機會，當然，更高竿的是做＂造市＂領頭羊；換個角度思考，最可怕的敵人，往往不是當前所見者。
