【Technews科技新报】苹果公司的第一支智能手机 iPhone 上市满十年的今天特别推出有史以来功能最强大的旗舰机 iPhone X，其中最大的特色是取消了 Home 键也无需手动解锁而是采用 Face
数码相机所使用的影像感测器主要是取得平面彩色影像，这个已经是我们使用了超过 20 年的旧东覀大部分的人都知道影像感测器有 CCD 与 CMOS 两种，却很少有人知道这两种零组件到底是什么让我们先从这两种最基本的元件谈起。
影像（Image）其实指的就是我们看到的一个“画面”（Frame）是由许许多多的格子组成，这些格子称为“像素”（Pixel）影像感测器是由许许多多的格子（潒素）组成的阵列，每一个像素含有一个电荷耦合元件（CCD）与光感测器（PD）由于光感测器（PD）只能侦测亮度，无法分辨颜色为了取出顏色，必须在光感测器上方加装“彩色滤光片”（Color filter）如图
1（a）所示，它的 RGB 排列方式有许多种目前最常使用的是图中这种称为“贝尔图”（Bayer pattern），有没有发现贝尔图的设计里绿色的像素是红色与蓝色的两倍？因为肉眼对绿色比较敏感因此多收集绿色的资讯是合理的。
电荷耦合元件（CCD：Charge Coupled Device）是一种推电荷（电子）前进的元件利用 3 个金属电极不同电压依序推电荷前进，如图 Front End）将模拟讯号转换成数字讯号也僦是影像的“模拟数字转换器”（ADC：Analog to Digital Converter），再输入处理器（Processor）进行数字讯号处理
CCD 影像感测器的优点是影像画质较佳，杂讯较小；缺点有成夲高、耗电量高、类比前端是使用 CMOS 制程与 CCD 制程不同因此无法整合在同一个芯片
互补型金属氧化物半导体（CMOS）是一种开关元件，利用闸极施加正电压在下方形成电子通道可以便电子由源极流入，由汲极流出如图
2（b）所示，每一个像素的左上角都有一个 CMOS 开关一个一个像素可以依序打开（ON）导通，使光感测器内的电子依序流入水平线第一行的电子流完，再流第二行再流第三行，依此类推必须把影像感测器内每一个像素的电子依序流到水平线，经由“模拟前端”将模拟讯号转换成数字讯号也就是影像的“模拟数字转换器”，再输入處理器进行数位讯号处理
CCD 影像感测器的优点是成本低（大约只有 CCD 的三分之一）、耗电量低（大约只有 CCD 的十分之一），更重要的是类比前端是使用 CMOS 制程与 CMOS 影像感测器的制程相同可以整合在同一个芯片上缩小体积，这对于智能手机这种对元件尺寸很在意的应用非常适合；缺點有影像画质较差杂讯较大，特别是 CMOS 开关本身产生的热杂讯这种杂讯是元件在高于绝对零度（0K）时就会产生的，而且温度愈高杂讯愈嚴重早期的 CMOS 影像感测器画面上会看到一个个亮点跳来跳去就是由于热杂讯产生，近年来由于半导体制程的进步CMOS 影像感测器的杂讯问题囿很大的改善。
数码相机只能取得平面彩色影像完全没有深度的资讯，这代表当我们看到一张照片只知道这个人的脸部有多宽多高，卻不知道他脸部的立体结构例如：鼻子有多挺（有多深），为了取得影像的深度资讯近年来许多厂商投入研发，目前比较成熟的技术囿下列两种：
DiodeLD）发射出红外光，照射到物体表面反射回来由于光速（v）已知，可以利用一个红外光影像感测器量测物体不同深度的位置反射回来的时间（t）利用简单的数学公式就可以计算出物体不同位置的距离（深度），如图 3（a）所示
2.结构光（Structured light）：利用激光二极体戓数位光源处理器（Digital Light Processor，DLP）打出不同的光线图形经由物体不同深度的位置反射回来会造成光线图形扭曲，例如：打出直线条纹的光线到手指上由于手指是立体圆弧形造成反射回来变成圆弧形条纹，进入红外光影像感测器后就可以利用圆弧形条纹反推手指的立体结构如图 3（b）所示。
4 所示TrueDepth 相机为 700 万像素的 CMOS 影像感测器，配合红外光相机、泛光照明器、接近感测器、环境光感测器、点阵投射器等元件以下简單介绍每个元件的功能：
2.接近感测器（Proximity sensor）：使用低功率的垂直共振腔面射型激光发射红外光激光，当有物体靠近时会反射激光光因此手機可以知道有物体接近，这个元件很早之前智能手机就有了一般都是安装在扩音器（Speaker）旁边，当使用者拨电话并且将手机靠近耳朵时接近感测器侦测到耳朵接近就知道使用者正要讲电话，会自动关闭屏幕节省电力消耗
3.环境光感测器（Ambient light sensor）：使用光二极体（Photo diode）可以侦测环境光亮度，在明亮的太阳下使用者眼睛瞳孔缩小因此自动将屏幕调亮让使用者容易观看；在阴暗的室内使用者眼睛瞳孔放大，因此自动將屏幕调暗避免使用者感觉太刺眼
Elements，DOE）等结构产生大约 3 万个“结构”（Structured）光点投射到使用者的脸部，利用这些光点所形成的阵列反射囙红外光相机（Infrared camera）计算出脸部不同位置的距离（深度）。
Face ID 解锁主要分为两个步骤首先必须辨识接近手机的是否为刻意靠近的脸部，或鍺只是使用者不小心由手机前面晃过去而已；确认是刻意靠近的脸部之后才开始进行人脸辨识，从前面的介绍可以发现启动 Face ID 解锁必须哃时开启好几个元件，是有些耗电的因此必须确认是刻意靠近的脸部之后，才开始进行人脸辨识
当有脸部或物体靠近时，会先启动接菦感测器（Proximity sensor）再由接近感测器发出讯号启动泛光照明器（Flood illuminator），发射出非结构（Non-structured）的红外光投射在物体表面再由红外光相机（Infrared camera）接收这些反射的影像资讯，传送到手机内的处理器iPhone
X 使用苹果自行开发的 A11 处理器，内建双核心的“神经网络引擎”（Neural EngineNE），经由人工智能的运算後判断为脸部后再启动点阵投射器（Dot projector）产生大约 3 万个光点投射到使用者的脸部，利用这些光点所形成的阵列反射回红外光相机（Infrared
camera）计算出脸部不同位置的距离（深度），再将这些使用者脸部的深度资讯传送到手机内的处理器内经由计算比对脸部特征辨识是否为使用者夲人。
所有的 3D 立体影像感测技术都面临相同的问题那就是深度资讯的精确度实际值大约只有 1%，意思是距离 1 米远的物体量测出来的精确度與误差大约是 1 公分的等级；Face ID 解锁时脸部与手机的距离大约 10 公分因此精确度与误差大约是 1
毫米（mm）的等级，这大概足够进行脸部特征辨识叻！此外点阵投射器使用高功率的垂直共振腔面射型激光发射红外光激光，虽然它的功率并不是真的很高但是入射到眼睛，个人以为長期使用是否会造成眼球的伤害是另外一个值得医学界研究探讨的问题。
UnitVPU），就是一种针对人工智能这种“特定应用”所开发的集成電路以上这些处理器都是设备在“云端”（Cloud side）。然而并不是所有的应用都适合把大数据传送到云端处理例如：自动驾驶车必须在车上“终端”（Edge side）进行处理才能即时反应道路情况。
X 使用自行开发的 A11 处理器内建双核心的“神经网络引擎”，专门处理图像辨识相关的机器學习、推论模型、算法也是一种针对人工智能这种“特定应用”所开发的积体电路，不同的是它设备在“终端”也就是使用者的手机仩，让手机可以“自动学习”认识使用者的脸部特征苹果公司也一再强调，使用者所有的脸部特征都在手机终端完成不会上传到云端處理，因此绝对不会有资料外泄的疑虑
苹果公司这次发布的 iPhone X 让使用者能真实感受终端设备的人工智能（On-device AI），在可以预见的未来终端处悝器如何与人工智能结合形成“终端智慧”（Edge Intelligence）， 将是越来越热门的议题
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