大多數人每天都正在使用電腦視覺。舉個例子來說，一個是智慧型手機上的臉部辨識。如果消費者手機上有這一項功能，平時也可以用於解鎖螢幕或是電子支付，這表示你正在使用電腦視覺。另一例子，是當平時去超市或者超商付款時，收銀員會掃描所購買的產品條碼，這類日常生活情境都會用到電腦視覺。

電腦視覺與光學感測

全域快門一次可以拍攝整幅影像，而且拍攝時間非常短，成像效果非常準確，因此完全可以用於電腦視覺領域。

意法半導體亞太區影像事業部技術行銷經理林國志指出，電腦視覺是人工智慧的一個分支，能夠讓電腦和系統從數位影像、視訊和其它的視覺所輸入的資料中，提取出有意義的資訊，並根據這些資訊採取行動或提出分析建議。

在臉部辨識應用中，具有意義的資訊就是臉，系統會對臉進行影像採集，然後進行資訊處理，得出的結果就是驗證使用者身份，接著解鎖手機。在一般的情況下，電腦視覺都會產生資訊輸入和輸出，就以條碼掃描機來說，掃描條碼即是資訊輸入，透過鏡頭採集條碼的影像，並由系統讀取，最後加以辨識產品和價格。

一般來說，光學影像感測器分為兩種主要的架構。除了全域式快門之外，還有捲簾式快門，總共分為這兩種鏡頭架構。捲簾快門的設計目的，是為了捕捉靜態影像和視訊拍攝，因此需要非常高的解析度和色彩處理能力。目前大多數鏡頭都屬於捲簾快門，例如智慧型手機的主鏡頭、自拍鏡頭、建築中的監控鏡頭，甚至數位相機等，都是採用捲簾快門技術。因為這些應用情境都需要捕捉彩色影像，因此需要相當高的解析度。

唯一的問題在於，採用捲簾快門的電腦視覺技術，都是逐行拍攝影像。照片採用捲簾快門逐行拍攝的話，整個影像只有一幀。如果拍攝物件是車輛這樣的快速移動物體，影像可能會扭曲，無法顯示拍攝物件原本的樣子。如果影像扭曲就無法顯示物體的真實狀態，也就不能用於電腦視覺，無法判斷影像中的是不是另一輛車。因此，捲簾快門沒有被應用於電腦視覺技術中。然而，全域快門的原理完全不同，一次可以拍攝整幅影像，而且拍攝時間非常短。只要被拍攝的物件不是快速移動的物體，成像效果就會非常準確，因此完全可以用於電腦視覺。

電腦視覺應用情境

圖一 : 全域快門感測器的適用情境（source：st.com）

電腦視覺的應用都會使用到全域快門感測技術。實際上，電腦視覺的應用情境無處不在，可以將其歸為四大類。第一類叫做深度感測，這項應用時間比較久。透過使用兩個全域快門感測器搭建一組立體視覺系統，或者是使用一個全域快門感測器搭建結構光鏡頭系統。通常深度感測可以用於臉部辨識和3D掃描這類的應用情境。

第二類叫做生物辨識，這項應用可以採集人體各個部位的資訊，並將其用於身份辨識。人臉資訊可以用於臉部辨識或者2D智慧解鎖，體形資訊可以用於人的存在偵測，除此之外還有手勢偵測、掌紋辨識、虹膜辨識等。這些人體資訊都是獨一無二的，包括人臉、掌紋和虹膜等，皆可用於身份辨識。另外還有駕駛與車室內監視，採集司機與乘客的行為資訊進行分析，產生的結果就是系統發出的各類警示。

第三類就是擴增實境（VR）、虛擬實境（AR）和混合現實（MR），這類應用涉及了元宇宙的概念。當戴上VR頭部顯示裝置之後，使用者看不見周圍環境，只能依靠光學感測器才能知道環境的變化。通常VR頭戴式顯示裝置在內部和外部分別有一個鏡頭，內建鏡頭用於眼球追蹤，並透過兩個全域快門感測器進行眼球觀測，因為在實際應用情境中需要感知你的眼睛看哪個方向，透過眼球追蹤得到的資訊將提供不同的反饋。外置鏡頭則用於外部環境的追蹤，主要感知外部環境而非使用者眼球的變化。

這裡有兩類重要的應用情境。一類叫做6DoF，針對的是頭部行為。當使用者戴上VR頭戴式顯示裝置後，就會獲得6D感知能力。頭部可以做出左右、上下、前後六個角度的動作，因此被稱為「6DoF」（六個自由度追蹤）。另一類稱為「SLAM」（同步定位與地圖構建），例如使用者需要掌握所處房間的狀況，牆壁在哪裡、沙發在哪裡、自己所處在哪個位置，戴上VR頭戴式顯示裝置走動的時候，如何避免撞牆等。因此在使用AR／VR裝置的過程中，手勢偵測、掌紋辨識、臉部與情緒追蹤等功能是非常重要的。

除此之外，使用VR/AR裝置還可以進行生物辨識，例如手勢偵測或者手勢追蹤。通常在這種情境下，裝置可以透過使用者一個手勢來辨識這是哪種行為目的。例如使用者進行一場演講，透過一個手勢就可以自動翻到下一頁簡報或者翻回到首頁，又或是透過手勢告知助理按一下或按兩下滑鼠。這些應用都是透過手勢偵測來加以實現，裝置無需揣測使用者想表達的資訊，只需追蹤手勢即可。

最後一類應用是機器人與工業控制。例如無人機和掃地機器人在使用過程中需要避免相撞，所以要有物體偵測和情境分析能力，而這些都需要使用全域快門感測器。此外，前文所提到的條碼辨識，也屬於工業控制中的電腦視覺應用一環。

圖二 : 全域快門與捲簾快門的技術差異（source：st.com）

車內感測器

至於汽車領域的應用，車內感測器主要包括四大類：包括車內鏡頭，ADAS鏡頭、觀測鏡頭和售後鏡頭等，主要用於行車記錄器。意法半導體亞太區影像事業部資深技術行銷經理張程怡表示，2021年底車內鏡頭的市場滲透率約為10％，而到2024年就會達到50％。因此這一新興市場發展是十分迅速的，產業生態中的相關廠商正紛紛湧入。

車內鏡頭並不只一種，Euro NCAP為車輛評估標準體系，曾經對車內監控系統分為兩類：一類叫做駕駛監控系統DMS，另一類叫做車內乘客監控系統CMS或者OMS。駕駛監控系統的觀測物件就是司機，主要監控司機是否注意力集中，是否有分神或是打瞌睡，因為這些現象會嚴重危及行車安全。而車內乘客監控系統則主要觀測乘客狀況，特別是兒童，因為有些粗心的使用者下車後會將孩子遺留在車內。

駕駛監控系統DMS鏡頭安裝在駕駛員面前，觀測物件主要是臉，鏡頭必須做得很大，大概50～60度，解析度約100～230萬畫素。重點之一在於這裡必須採用NIR鏡頭，因為不僅需要白天對駕駛員進行監控，晚上也是需要，因為很多人會在夜裡開車。在這種漆黑的環境下，必須要有光源投射在駕駛員臉上，但肯定不能使用可見光，所以需要NIR技術。

車內乘客監控系統觀測的是車內所有乘員，但不同之處在於，因為這裡需要物體探測和辨識，所以需要彩色影像，而且觀測範圍比較寬廣，因此鏡頭視角需要更大，解析度需要更高，才能獲取觀測領域內所有細部資訊。

車內乘客監控與駕駛監控二合一系統，是將CMS、OMS和DMS結合。而車內乘客監控需要RGB彩色影像，駕駛監控則需要NIR影像，因此僅需單一鏡頭就可以同時支援RGB和NIR，這些都是車內鏡頭的設計要點。

結語

全域快門感測器的應用範疇十分廣泛，除了前文所提及的工業與車用之外，對於智慧家庭和智慧大樓也是非常適合的應用範疇。智慧家庭的應用需要考慮周全，使用者不希望家裡有個鏡頭全天候監視自己，與此同時又想要鏡頭和感測器帶來的益處，因為很多輔助功能可以讓使用者的生活變得更加舒適，全域快門感測器的優勢就是能夠實現這一點，而透過電腦視覺開發的功能，還能透過追蹤技術來達到人機互動的目的。

至於筆電和個人電腦鏡頭，也是全域快門感測器的應用範疇。筆電和PC應用全域快門技術的意義，可以進行臉部辨識、手勢控制、眼動追蹤、舒適度監測和隱私保護。ToF和ALS（環境光感測器）則可進行存在偵測、電池續航、螢幕亮度自動調整和隱私保護。以目前各廠商像是意法半導體所提供的影像產品，都可涵蓋上述的所有應用，包括全域快門產品、ToF、ALS等等，以及各種參考設計。