應用範疇大幅擴展 3D/AI助機器視覺華麗蛻變
機器視覺(Machine Vision)的應用由來已久，製造業產線裡的光學檢測(Automated Optical Inspection, AOI)更是自動化裡不可或缺的一環，不過人工智慧(AI)興起以後機器視覺導入AI，成為製造產業智慧化的重要推手，而原本2D的影像在許多3D感測技術風行之後，3D機器視覺不僅讓製造智慧化如虎添翼，可以進行深度光學/瑕疵檢測之外，更將機器視覺延伸到xR、自駕車與臉部辨識等消費性應用領域，讓機器視覺更加無所不在。
相較其他真實世界的五感，影像可以說是機器最能理解的感官，過去多年來機器視覺的應用都停留在單純的影像，不過現實世界本來就是3D的環境，所以3D機器視覺才更接近現實狀況。3D與2D相較多了一個維度，透過如雙目視覺(Stereo Vision)、飛時測距(Time of Flight, ToF)、結構光(Structured Light)與線掃描(Line Scan)等技術的協助，取得感測物的深度/距離訊息，將大幅擴展機器視覺的應用領域。
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特別收錄 / 編輯的話：
看不到的奇異點，跨得過的臨界點
對理工科的讀者來說，奇異點(Sigularity)或許是個在學校念物理學時，都有接觸過的物理學理論。在天文物理的世界裡，奇異點指的是黑洞事件視界之後的區域，在此之後的黑洞內部，是無法被觀測的。研究科技發展史的部分學者認為，科技發展也有一個奇異點存在，跨過這個臨界點後，科技的發展將如脫韁野馬般不受人類控制，屆時人類將無法預測科技的發展走向，甚至無法理解科技。
這是一個頗具爭議的理論，因為隨著摩爾定律的推進速度變慢，科技是否真的能無止盡的指數成長，已經有很大的疑問。然而，如果我們不要執著於奇異點這麼宏大，甚至有些虛無飄渺的理論，當某些配套或關鍵技術出現重大突破，即便是一項存在已久的老技術，也確實有可能突然出現以往無法想像的新應用。機器視覺就是一個很明顯的例子。
機器視覺不是什麼新鮮的技術，在工業相機跟電腦圖學發展成熟後，工程師可以利用寫定的規則來判斷影像的意義，進而發展出人流計算、車牌辨識或產品瑕疵檢測等各種應用。但也因為規則是寫死的，當機器視覺系統看到不曾見過的影像，或是辨識規則很難用邏輯、程式語言來描述時，機器視覺就無法看懂影像所代表的意義。
人工智慧(AI)的出現，在一定程度上解決了這個問題。只要把影像資料餵給AI，電腦就會自己學習如何辨識影像，而且準確度已經不在人類之下。這使得機器視覺得以應用在許多新的場域，例如對極度不規則(以機器的角度而言，無法用邏輯語言描述)的圖樣進行分類。現在的電腦不只會選花生，甚至能判斷和牛的等級。以後或許還會有更多令人驚訝的新應用、新進展，同時也會創造出新的商機。
科技奇異點看不到，科技應用的臨界點雖然不是到處都有，卻也沒那麼罕見。不管是老牌公司或新創企業，在思考未來布局或創業題目時，都應該聚焦在這類帶有科技臨界點特性的題目，才有機會實現超前布署，成為科技趨勢的弄潮兒。
特別收錄 / 編輯的話：看不到的奇異點，跨得過的臨界點
對理工科的讀者來說，奇異點(Sigularity)或許是個在學校念物理學時，都有接觸過的物理學理論。在天文物理的世界裡，奇異點指的是黑洞事件視界之後的區域，在此之後的黑洞內部，是無法被觀測的。研究科技發展史的部分學者認為，科技發展也有一個奇異點存在，跨過這個臨界點後，科技的發展將如脫韁野馬般不受人類控制，屆時人類將無法預測科技的發展走向，甚至無法理解科技。
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