第四章 個案分析
第二節 3D 感測技術簡介
也相繼投入此產業當中。Intel 於 2012 年開始建構 Perceptual Computing 感測技 術，並於 2014 年推出 RealSense3D 感測產品，力攻筆記型電腦市場；Apple 於 2013 年以 3.5 億美元收購 PrimeSense，獲得美國專利商標局 (USPTO) 頒布的 3D
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比較一般RGB 色彩攝影機，與 3D 感測攝影機所拍攝之圖片，RGB 色彩 攝影機為取得景物之平面色彩圖，而 3D 感測攝影機則可取得景物之深度圖 (Depth Map)，經過視覺化處理後，兩者示意如圖 4–1 所示。
圖4–1 3D 深度 (左) 與 2D 色彩 (右) 比較示意圖 資料來源：L 公司提供。
光學式感測方法又可分為兩種主要之技術原理：被動式感應 (Passive Sensor) 與主動式感應 (Active Sensor)。
(一) 被動式感應 (Passive Sensor)
被動式感應原理中最常被使用的技術為立體視覺法 (Stereoscopic)，其原 理為使用兩個或多個之2D 攝影機 (如 RGB 色彩攝影機，或 IR 紅外線攝影機) 擺 放為平行注視物品或環境，此原理類似於人類雙眼藉由左右獲取影像相疊以推 算深度。若已知兩個攝影機之間距與焦距長度，而擷取的左右兩張圖片又能成 功 疊 合 ， 則 深 度 資 訊 即 可 推 得 ， 此 法 須 仰 賴 有 效 的 圖 片 像 素 匹 配 分 析 (Correspondence Analysis)，一般使用區塊比對 (Block Matching) 或對極幾何 (Epipolar Geometry) 演算法達成，而其準確度與運算效率則需仰賴演算法的設計 與最佳化程度，其原理示意如圖4–2 所示。
由於使用被動式感應原理，立體視覺法在光源不均、物體間顏色過於類 似、鏡面反射、及可能產生透視的情況下，容易產生錯誤的深度資訊。另一方 面，兩個或多個之攝影機之間的基準距離 (Baseline) 也會對偵測範圍、精準度、
及錯誤率造成一定的影響，故還須針對使用情境作對應的設計。在硬體上由於 在光學接收部分並沒有過於特殊之技術要求，一般而言成功同步攝影機輸出便
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可達成基本要求，且對於立體視覺法之相關研究與公開技術資源也相當豐富，
因此在技術投入與硬體成本上具有相對優勢。
圖4–2 立體視覺法原理示意圖 資料來源：Marshall, D. (1994).
(二) 主動式感應 (Active Sensor)
主動式感應原理中常被使用的技術有結構光源法 (Structured Lighting) 與 飛時測距法 (Time–of–Flight, ToF)，簡述如下：
1. 結構光源法是將二維的紅外線散斑圖像投影至場景與物體上，根據圖像散斑 形變情形，判斷被測物的表面形狀。換句話說，其基本原理是將結構光 (指 具有特定形狀模式的光線，如線條狀、平面狀、及網格狀等) 投射到待測物 體表面，並用接收攝影機擷取受物體表面影響的變形結構光圖像訊息，包括 物體的距離、物體表面形狀變化、及物體間隙等，其原理示意如圖4–3所示。
一般而言結構光源法較佳的感測距離為1.8至3.5公尺，在成本相對較低的條 件下，達到可接受的精細度。另一方面，結構光源法主要缺點是較易受環境 光源干擾，因此，結構光掃描技術相對較適合在室內運用。
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圖4–3 結構光源法原理示意圖 資料來源：Liebe, C. C. (2006).
2. 飛時測距法是先對待測物體發射脈衝光線，接著計算該光線到達待測物體表 面後反射回來的時間差，因此透過已知的光速條件與時間差的偵測數據可以 計算出待測物體的距離，其原理示意如圖4–4所示。時差測距技術的偵測距 離調整彈性佳，且主要優點是精細度佳，但缺點為辨識度易受待測物體表面 特性影響，且成本相對較高。目前飛時測距技術被積極應用在消費性資通訊 產品上，包含平板電腦、筆記型電腦、智慧電視、及智慧型手機等。
圖4–4 飛時測距法原理示意圖 資料來源：János, T. (2008).
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在不同3D 感測感測技術之間，其產品之技術規格 (Specification)、產業 應用、及市場需求上考量的因素，往往也成為廠商間比較競爭優勢之所在，其
應用程式介面標準 (Application Programming Interface, API)
程式碼開源程度
系統平台 (Operation Systems, OS)
運行效率 (Optimization)
多重硬體
應用功能 / 軟體開發套件
(Software Development Kit, SDK) 功能 資料來源：本研究整理。