自Apple於iPhone X搭載前置3D鏡頭，實現高效精準的人臉辨識功能後，3D感測又引起了熱烈的關注。根據市調機構Yole Reports預估，全球3D成像與感測器的市場規模在2016-2022年的CAGR為38％， 並於2022年超過90億美元。其中，消費電子更是增長最快的應用市場，2016-2022年的CAGR高達160％，預計2022年市場規模將超過60億美元。
ㄧ、什麼是3D感測？
傳統2D平面的影像辨識雖然透過RGB彩色相機即可擷取分析，但也易受到拍攝角度與環境照明等條件干擾；在此情況下，3D感測相較2D多了個深度偵測，從平面的X、Y軸增加為X、Y、Z的三軸座標，可擷取目標物的深度圖像，並獲取空間的立體資訊，不僅提高辨識的精準度，應用也更加廣泛。
二、三大主流3D感測技術
3D感測技術目前主要可分為立體視覺（Stereo Vision）、結構光（Structured Light）、飛時測距（Time of Flight；簡稱：TOF），各技術發展皆已具備商業化應用的水準。
1.立體視覺（Stereo Vision）
立體視覺（Stereo Vision）是基於人眼視差的原理，在自然光源下，透過兩個或兩個以上相機模組從不同的角度對同一物體拍攝影像，再進行三角測量法等運算來取得與物體之間的距離資訊。
立體視覺的優點是省電、明亮環境表現佳，適合在戶外長期運作，但缺點是軟體演算法複雜、延遲性高，且不適合在昏暗環境使用。
立體視覺目前已應用在各種3D相機、AR/VR頭戴式裝置、機器人等領域，由於具有低成本優勢，通常與結構光、TOF混合使用，如智慧車應用領域。
2. 結構光（Structured Light）
結構光（Structured Light）是一種主動式深度感測技術，基本零組件包含IR發射器、IR相機模組、RGB相機模組等。
其原理是先對物體發射特定圖案的光斑（Pattern），再經由攝影機來接收物體表面上的光斑圖案編碼（Light Coding），進而比對與原始投射光斑的異同，並利用三角原理計算出物體的三維座標。
結構光的優點是深度準確高，但缺點是易受自然光照影響，較適合短距離測量。目前已應用於人臉辨識、體感遊戲機、工業用機器視覺檢測（AOI）等領域。
3.飛行時間測距（Time of Flight；簡稱：TOF）
TOF也是一種主動式深度感測技術，其原理為透過紅外線折返的時間去計算跟物體之間的距離，以得出3D景深圖。基本零組件包括IR發射器、IR接收器、RGB相機模組和感光元件或感應陣列。
TOF的優點是探測距離遠、掃描速度快、抗光干擾性佳，惟準確度有限及體積過大缺點。目前已應用在醫療檢測、工業用機器視覺等領域。在消費性電子方面，則獲得Google、Microsoft、STM、TI、Infineon等大廠支持，應用在遊戲機、AR/VR及智慧車的光達測距技術。
4.三大3D感測原理比較
三、全球大廠佈局與應用趨勢
目前3D感測的發展狀況，包括像是聯想、微軟、Intel以及Asus，他們都有發表關於3D感測技術的個人電腦及手機。例如，微軟在2010年便與Prime Sense合作推出體感周邊Kinect第一代，用在X-BOX 360的主機上，並於2012年先後收購TOF技術廠canesta和3DV，開發Kinect二代。
而蘋果在手機的3D感測技術也有很深的佈局，在2005年就申請了3D物體辨識專利，並在2013年併購了3D感測技術供應商Prime Sense，在3D感測手機市場大幅的領先。
另外，SONY在2015年10月宣佈收購比利時感測器商SoftKinetic，以TOF相機鏡頭，強化手勢與臉部追蹤能力。Google也在2015年就切入Project Tango的專案，在2016年已完成了運動追蹤、深度感知等應用，適用在AR的遊戲與室內導航上。
隨著3D感測技術的發展，未來在人臉辨識、手勢操作、AR、VR、ADAS、L3以上自動駕駛、無人機以及無人工廠的應用將會更加全面。只不過，3D感測雖喊的火熱，但目前市場似乎還是叫好不叫座。
在我看來，在應用端前景尚屬模糊的情況下，也許先回歸3D感測原理的本質，從相關零組件進行佈局會更實際些。例如，不論是TOF還是結構光技術，所使用的雷射光，多是以技術較成熟、光束也較集中的VCSEL（垂直共振腔面射雷射）為主，這種雷射技術就值得我們多注意。
畢竟，一個產業要發展，裝備一定要先上來。就像在美國西部挖金的產業鏈上，賣的最好的就是斧頭跟牛仔褲啊。
參考資料
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