電腦視覺相關應用已越來越普及，這是由於透過鏡頭捕捉到的資訊，可以轉化為各種有用的資訊，讓人們從生活到工作都變得更加智慧與便利。而隨著電腦視覺逐漸滲透到消費性電子、工業、車用…等領域，目前電腦視覺系統採用的全域快門(Global Shutter，GS)感測器，也跟著搖身變為顯學。

意法半導體(STMicroelectronics)亞太區影像事業部技術行銷經理林國志表示，電腦視覺可以說是人工智慧(AI)的分支之一，能讓電腦和系統從數位影像、視訊和其他的視覺輸入資料中擷取有意義的資訊，並根據這些資訊採取行動或提出建議。如智慧型手機的人臉辨識、超商產品條碼…等。

不僅如此，電腦視覺已將其觸角延伸至各類應用。林國志指出，電腦視覺應用可大致分為四類——深度感測、生物辨識、擴增實境(AR)/虛擬實境(VR)/混合實境(MR)及機器人和工業控制。這四類電腦視覺應用在不同的領域亦各自衍生出更多智慧、實用、便利的應用情境，例如裝置人臉辨識、智慧鎖、眼球/手勢/情感追蹤、無人機…等。這四類電腦視覺應用中，無論再衍生出何種創新的應用情境，都採用了全域快門感測器。

上述提到的應用為何皆將使用全域快門感測器？林國志說明，相較於目前仍屬主流的捲簾快門(Rolling Shutter，RS)感測器，全域快門感測器原理完全不同，該技術一次拍攝整幅影像，讓所有的畫素同時曝光，且拍攝時間與曝光時間非常短，只要拍攝物件不是快速移動的物體，其成像效果非常準確，因此功耗較低，適用於始終運作的電腦視覺系統。

反觀捲簾快門感測器，即便目前智慧型手機主鏡頭、自拍鏡頭、建築的監控鏡頭，甚至數位相機都是採用捲簾快門技術捕捉彩色影像，以滿足應用所需。這也意味著，為了要捕捉靜態影像和視訊拍攝，因此捲簾快門感測器需要較長的拍攝時間與較長的曝光時間，如此自然造成高功耗的結果；另外，捲簾快門原理是逐行拍攝，整個影像只有一幀(Frame，亦稱影格)，若拍攝的是快速移動的物體，影像可能會扭曲，無法顯示拍攝物件原本的樣子。上述這些都是捲簾快門不適用於電腦視覺應用的原因。

有鑑於，全域快門感測器的優勢與未來前景，意法半導體在2020年推出全域快門感測器。林國志介紹，意法半導體的全域快門影像感測器，包括主動立體視覺或結構光鏡頭，可用於消費和工業、車輛…等應用領域。意法半導體全域快門感測器產品具備三大優勢：940nm具最高量子效率，可帶來極高的NIR敏感度；正方形感測器的解析度與鏡頭最佳配對，以及拍攝時間很短，能夠在確保準確成像的同時並降低系統功耗。

隨著AR和VR、人工智慧和元宇宙等新興影像應用不斷湧現，未來應用市場對電腦視覺技術的需求將水漲船高。林國志強調，全域快門技術在這些領域大有可為，若是使用者可以根據自己的需求，將全域快門感測器搭配ToF和環境光感測器等光學技術，將可滿足無限的未來應用需求。

活動簡介

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會中將邀請來自嵌入式設計相關領域的研究人員、代表廠商以及專家，透過專題演講、產品展示與互動交流，從元件、模組到系統，從概念設計到開發工具，深入介紹嵌入式系統設計領域的最新趨勢、創新和關注重點，並深入分享關於嵌入式系統設計的經驗、成果以及遇到的實際挑戰及其解決方案。

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