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發布日期:2017/10/16
資料來源:中興大學資訊管理系
在數位化時代中,資料或數據以數位化的方式被蒐集、處理、傳輸或儲存,資料被竄改、變造、重演或冒名傳送等不法案件時有所聞,近來資安事件更嚴重危害金融秩序及國家安全。因此各國除了加速資安技術產業的升級外,更積極制定資通安全管理法規,期望能有明確的資通安全管理規範及作業準則。我國在法規制定上,已通過個人資料保護法來加強對個人資料的保護,並要求國內個資保有單位應負起更多個資保護責任。在個資法施行後,大眾對個資保護的概念普遍提升,面對個資外洩可能帶來的高額賠償金額,保有個資的單位也願意投入更多的資源來進行個資管理。除了個資的蒐集、處理、利用、傳輸及刪除等過程需符合個資法的規範外,個資的保護及數位證據的保全也極為重要。 依據個資法精神,各單位在落實個資法時須注意兩項原則: 善盡良善保護責任:意即組織要對合法取得的個人資料採取適當的安全保護措施,以防止資料遭竊受不當使用;法規上在個資法第2章第18條即規定公務機關保有個人資料檔案者,應指定專人辦理安全維護事項,防止個人資料被竊取、竄改、毀損、滅失或洩漏。第3章第27條亦規定:非公務機關保有個人資料檔案者,應採行適當之安全措施,防止個人資料被竊取、竄改、毀損、滅失或洩漏。一旦合法取得的個資洩漏,對組織會造成重大的影響,除了信譽損失外,還面臨個資法第48條規定被處以罰鍰,若洩漏之個資使他人受侵害,更須負民法侵權行為之賠償責任以及可能涉及刑法妨害秘密罪。 無過失免責制度:意即在組織已盡自己最大善意保護責任,並已採取適當的安全保護措施來確保個人資料的安全時,但仍發生資安事故。組織可以提出其已善盡良善保管義務,及有效落實資訊安全管理機制的證據,來證明組織對資料外洩並無過失。在個資法第29條第1項即規定:非公務機關違反本法規定,致個人資料遭不法蒐集、處理、利用或其他侵害當事人權利者,負損害賠償責任。但能證明其無故意或過失者,不在此限。 目前國內對於個資法的遵循多半只停留在善盡良善保護的原則上,許多單位藉由通過一些國際標準如:ISO 27001 資訊安全管理系統、BS10012個人資訊管理系統等,來證明其有善盡良善保護的責任,但確往往忽略了數位證據保全的重要性。 在個資法無過失免責的原則下,訴訟時要如何說服法院採信組織對個資的管理並無過失或故意洩漏,亦成為實務上一大難題。數位證據合法提出於法院,雖具備證據能力,但因數位資料本身得以輕易修改並複製、不易確定資料完整性,且不易確定原始作者等特性,其證明力(能使法官採信此證據能證明到何種程度的能力)往往是訴訟上攻防的重點;若無法確定數位資料是由何人外洩,或無法證明在法院所呈現的證據是未經竄改或刪除(證據同一性),其證明的內容不一定能被法院所接受,也就無法構成個資法第29條第1項因組織管理資料無過失而免除相關責任。 當資安事件發生時,數位證據從保全程序開始到真正提出於法院作為證據要經過三個階段:分別為蒐集階段、分析階段,與鑑定階段。 根據民國104年通過的政府機關(構)資安事件數位證據保全標準作業程序,於刑事上可能有犯罪情形之資安事件發生時,執行蒐證的人員於執行數位證據識別、蒐集、擷取、封緘及運送須遵循此標準作業程序。該標準作業程序是參考ISO27037 數位鑑識國際標準擬定,強調在進行數位證據蒐集時,應注意維護現場完整性、以拍照或攝影的方法記錄現場蒐證現況,判斷與案情相關之數位證物有哪些,並對之進行嚴謹的擷取(尤其在揮發性與邏輯性資料的擷取上)、封緘及運送手段,且各個程序完成後蒐證人員皆須在表單上簽名作為證據在提出於法庭前未經竄改之證明;目的是在確保呈現在法院的數位證據不會在蒐證過程中被破壞(證據同一性之要求),以致失去在法庭上能合法作為證據之能力。 實務上曾經發生檢察官於蒐集及分析數位證據時,未遵守「避免對證據造成不必要變動」之原則,直接開啟被告的電腦以檢視數位證據內容,而非以進行數位鑑識專用的軟硬體先擷取檔案至分析主機後再進行後續作業。此作業瑕疵讓被告有機會質疑檢察官進行勘驗時,其做為起訴基礎的數位證據紀錄檔於蒐集及分析過程有遭修改,造成數位證據無法於法庭上使用的結果。 故利用工具蒐集系統相關資料,要避免更改到原始資料。美國國家科技標準局(National Institute of Standards and Technology, NIST)於蒐集數位證據時,要求數位鑑識工具要能建立字元串流複本或映像檔;不能修改到原始磁碟;應能檢驗資料映像檔的完整性;應能記錄I/O錯誤,即程式對讀取錯誤必須有一套解決方法;工具的紀錄文件應正確。 不同階段會使用不同的數位鑑識工具,例如:在蒐集階段常用的Win32dd/Win64dd是windows系統常用的記憶體、磁碟、隨身碟複製工具。 Chrome Cache View則可找出使用者曾上過哪些網站,快取了哪些紀錄等。 目前亦有整合型的數位鑑識工具,如Encase、FTK Imager或Helix等,多可支援不同類型作業系統的證據擷取,還原系統裡刪除的資料,並可在運行中的系統進行鑑識。在證據證據同一性的要求方面,這些工具也多半提供雜湊值(Hash Value)做為資料完整性的比對。 上述所提及的資安事件數位證據保全標準作業程序是在資安事件發生後所進行數位證據蒐集、分析及鑑定的過程,必須確保蒐證人員取證當下至提出於法庭階段的數位證據是同一證據,並未受到汙染。蒐證階段至訴訟階段的數位證據同一性,因該作業程序施行後證據蒐集程序較為嚴謹,故較少在訴訟上遭被告律師攻擊。然而,在一般訴訟實務上,攻防的重點往往在於數位證據未受擷取、封緘前是否有被竄改之可能;尤以公司欲指控員工洩漏公司機密時擔任自訴人提起刑事訴訟或提起民事損害賠償訴訟時,公司所提出的數位證據是否具備證據同一性而能被法院採信,常為被告所爭執,成為訴訟攻防的重點。 以log數位記錄為例,多半的單位組織或企業其資訊系統會自動記錄系統異常、人員登錄或資料庫存取等資料,但這些紀錄須保存多久、管理的機制及權限卻常被忽略;再者此種數位證據保存方法亦難符合法規上對於數位證據須具備證據同一性的要求,任何公司內部有管理權限的人皆可修改、刪除log資料,若要作為證據提出於法庭上,可能遭受刪除無法提出,或遭對造質疑此數位證據有經竄改可能而降低法院採信的可信度。總結目前企業面臨log紀錄管理問題有下列幾種: log的訊息量太多,必須規劃足夠的儲存設備及時程。 單一主機上查閱log特定類型紀錄困難(如針對日期、IP等等)。 當系統龐大,不同類型log檔案過於分散在各種主機以及檔案位置之中,要查閱某一個主機中特定的記錄十分複雜。 log的電子證據效力是否可以被確立。 為因應日益龐大的log紀錄的管理問題,目前企業多半執行log管理的作法是向資安維運廠商購買保存log資料的專屬伺服器(log server),優點在於存放在專屬伺服器中的資料是獨立於資料庫之外,可避免公司內部有資料庫管理權限的人員擅自修改、刪除。此外,專屬伺服器的資料會以特殊格式加密、壓縮及封裝,只有透過產品專屬的設備與介面才可以解讀資料,並且亦不允許用戶自行加裝記憶體、硬碟及網路埠,或者變更系統環境的設定,以避免外部介入刪改資料的可能,產品的系統管理者更動任何檔案,系統會發布警示,增加數位資料的可信性。在系統的介面上也多半能做到單一資訊整合介面,讓所有系統的log可以集中查閱,且能將日誌正規化(Log Normalization),把log 各項欄位分開,放進對應的欄位,以便快速查找。 然而log server所費不貲,並非一般企業都能負擔。在帳號控管上面雖可以利用權力區分的方式,把可以接觸到log訊息的人和帳號權力分開,但log資料仍有機會被有管理權限的人修改。因此,科技部計畫下的「個人資訊安全技術與服務產學聯盟」目前正積極開發「數位證據保全」的相關技術。其一便是利用區塊鏈(Block Chain)概念與技術,把區塊鏈中分散式帳本的不可竄改性應用在log的保存上面。由於分散式帳本的特性,每一筆紀錄都會同時存在所有節點的帳本之中,加上hash值等方式使得紀錄前後有所關連,很容易可以辨別出是否經過竄改。此外,所設計的log分散式帳本中的共識演算法也會共同維護所有節點的帳本保持唯一性,使得惡意人士不容易對log紀錄進行竄改或刪除,強化log紀錄以利其在電子證據上的效力與保全。此技術也可結合傳統日誌管理(Log Management)和安全資訊及事件管理(Security Information and Event Management, SEIM)概念,與前端的事件收集器結合,以收集系統、資料庫、應用程式或網路設備等的事件資訊,並對log進行正規化(Log Normalization),再利用後端的事件分析演算法來即時監控是否有異常的log紀錄出現,以便在事件發生時可以即時進入應對的流程。 數位證據之所以要保存,並不僅是因應法規稽核的要求,其重要性在於公司能保護自己的機密資料不外流,並在對外求償時能以此做為證據以請求賠償。因此,「個人資訊安全技術與服務產學聯盟」目前正積極推動「數位證據保全」的相關機制,輔導組織就「事前保全數位證據」方面提供相關建議或技術協助,例如Log資料如何管理、存放以及如能證明其內容未經竄改等,讓組織在數位證據保全上有良好的實務遵循,一旦發生個資外洩、營業祕密外洩等資安事件時,讓組織能提出完整的資料進行佐證,亦可藉此追查洩漏資訊的來源,也是組織保護自己的必要措施。
發布日期:2017/08/28
資料來源:國立成功大學
國立成功大學環境工程學系 張祖恩 特聘教授 國立成功大學永續環境實驗所 陳盈良 兼任助理研究員 台灣地狹人稠且缺乏天然資源,而隨著經濟發展所衍生的資源短缺及廢棄物處理等問題皆需積極面對。在近二十餘年的努力下,台灣的廢棄物管理體系已由消極的管制處理進展到積極的源頭管理與永續循環,藉由建立生產者責任制度,全面推動資源回收及零廢棄政策,目前事業廢棄物再利用比率已達到80%以上的成效,而經濟成長與廢棄物處理量亦已呈現逆向脫鈎的趨勢。相關調查顯示,資源物質的使用量隨經濟成長仍持續擴大,然而再生製品與二次原料的市場尚未暢通,亦即就資源生產性而言,其效率及價值仍待提升;就資源循環體系而言,尚未能讓社會大眾覺得安全、放心。為了打造環境永續的綠色台灣,低碳減排及資源循環為當前環保相關政策之重點方向,環保署在廢棄物管理,特別是廢棄物產生後的資源回收與再利用,多年來的推動已獲致相當成效,但仍有努力、進步的空間,現階段資源循環仍面臨下列問題:(1)廢棄物再利用管轄權責規範未盡周全;(2)循環資源/產品之品質及定位待進一步提升;(3)資源回收市場量之管控失序;(4)基礎環境資訊品質須進一步強化;(5)再利用產品去化與管理問題[1]。 由於現階段資源循環在技術面及管理面尚未健全,不當利用案件時有所聞,已導致國內泥渣類等無機循環資材面臨無處可去的急迫危機。原本具有永續利用價值的無機循環資材屢被錯置,不僅對社會、環境影響衝擊大,同時亦大幅降低產業競爭力。其中目前最迫切需要有效解決對策的包括無機污泥、煉鋼爐精煉渣(轉爐渣、脫硫渣、電弧爐渣等)及焚化爐底渣等泥渣類無機循環資材,每年產出將近540 萬噸,產出量大、性質迥異,且常具有膨脹之潛勢而使其再利用之用途受到限制,多使用於低階的管溝回填材料(controlled low-strength materials,CLSM)或填地材料,甚至流入農地及魚塭窪地之中,飽受社會大眾質疑。某些原本公告為副產品的無機循環資源,因不當處置而被要求依一般事業廢棄物管理需求處理,對社會、環境及產業競爭力之衝擊影響甚鉅。因此,開發無機循環資材之可行應用技術及產品驗證制度,實為目前重要的研究方向與課題。 在國際發展趨勢方面,近年來建築材料係以資源循環、輕質多孔、隔熱節能、保水調濕、吸附自淨、耐燃防火等功能特性作為研發方向。許多工業與農業之廢棄材料具有再利用於建材生產之潛力,有效利用此類循環資材不僅可避免可能的環境污染問題,更能節約天然材料的使用並有助於降低建材生產的能源消耗與碳排放[2]。此外,輕質多孔性建材之開發日益受到重視,除了可降低建物自重提高耐震性、易於搬運施工等優點外,輕質多孔性建材更能衍生隔熱節能、保水調濕、吸附自淨、耐燃防火等功能性。Sutcu等人[3]將造紙殘渣再利用於多孔磚的製造,可將磚的密度降低至1.28 g/cm3,其熱傳導係數0.4 W/mK約為普通磚的50%以下。Maeda等人[4]利用水熱反應合成多孔性矽酸鹽複合材料並應用於室內環境之控制,在相對溼度70%以上對人體有害的環境下,其吸濕效率優於其他材料,此外亦兼具吸附氨氣與甲醛等有害氣體的功能,有助於改善室內空氣品質。Chen等人[5]將光觸媒結合於建築材料,可應用於空氣污染物破壞、揮發性有機物去除、消毒滅菌等環境自淨之用途。Garca Arenas[6]等人將燃煤飛灰與底渣應用於水泥磚的製造,可大幅延長製品的耐火時效。總而言之,善用循環資源並開發功能特性為現今國內外無機資源循環與營建材料相關領域之研發重點。 泥渣類無機循環資材通常以鈣、矽、鋁、鐵之化合物為主要組成,適合作為水泥替代原料之來源。近年來由於環保意識抬頭及永續發展理念之影響,傳統上高耗能、高CO2排放及高環境破壞的水泥製造產業面臨嚴厲考驗,尋覓替代原料及建立相關再利用技術成為水泥製造業的重點課題。水泥製造為高度能源與原料需求的產業,由於天然水泥原料之開採日益困難,加以高溫燒製熟料過程得以將有害物質去毒化,因此水泥製造業常成為產業生態化鏈結的重要工業之一,可廣納各種產業之無機循環資材作為替代原料來源,因此已有許多相關研究針對泥渣類無機循環資材再利用於水泥替代原料進行探討[7-8]。無機循環資材應用於水泥燒製不僅可避免可能的環境污染,同時亦可降低水泥生產之能耗、碳排放與成本,實為資源循環利用之優良技術範例。 除此之外,由於水泥製造仍屬高耗能產業,近年來常溫膠結材料產製技術之研發亦逐漸受到重視。蔡志達等人[9]研究利用營建剩餘土石開發冷壓型再生粒料之可行性,根據材料互制性並導入複合材料的觀念,針對性質較差且再利用率低的B3,B4,B6類營建剩餘土石進行研究,採用冷壓技術製造再生粗粒料。此利用營建剩餘土石結合冷壓技術所開發的再生粒料可符合ASTM C33規範之要求,不僅符合再生綠色建材的精神,亦大幅降低生產燒結型再生粒料所消耗之能源與CO2排放。蔡和生[10]應用鹼活化技術將電弧爐煉鋼業所產生的還原渣再利用於產製混凝土砂漿,研究結果顯示鹼活化還原渣砂漿之健性十分穩定,且力學特性、耐熱特性、耐久性及環境相容性皆優於波特蘭I型水泥砂漿,係為深具發展潛力之綠色膠結材料。整體而言,無機循環資材應用於水泥與膠結材料製造為綠色工程材料之研究基礎,可進一步發展為可控密度、輕質多孔或兼具調濕、隔熱、防火、隔音等功能性建材。 一般混凝土依其密度可分成三大類:(1)常重混凝土(normal-weight concrete),由水泥、天然砂、卵石或碎石製成的混凝土,密度約2300~2400 kg/m3,是結構上最常用的混凝土。(2)重質混凝土(heavy-weight concrete),含高密度的骨材(如重晶石、褐鐵礦等的混凝土),單位重在3200 kg/m3以上,可應用於結構物基礎及放射線防護構造體上。(3)輕質混凝土(lightweight concrete),含大量氣泡空隙或由輕質骨材與水泥漿混合而成,密度2000 kg/m3以下,可應用於結構性構造上,如樑、版構件(密度≧1600 kg/m3),或非結構性構件、隔熱磚等(密度≦1000 kg/m3) [11]。 重質混凝土主要是針對核子反應爐或核子輻射遮障之包封結構,主要考慮是阻絕核子輻射中射線和射線,因為具有很大的穿透能力,但亦能被水、巨積混凝土及金屬材料所吸收。若重質混凝土因外力而產生裂縫或破壞,對屏蔽結構物的影響不單是結構物耐久性的考量,也可能有導致輻射外洩的危機,因此,若能利用鋼纖維來加強重質混凝土的強度及韌性,當可使核能安全問題得到更大的保障[12]。 在輕質混凝土的發展上,主要以輕質骨材混凝土及輕質混凝土為主。輕質骨材混凝土是以輕質骨材取代常重骨材所拌製而成的混凝土,歐美及日本等先進國家於二十世紀初即開始生產輕質骨材,並將其應用於非結構性用途與結構混凝土工程上。在非結構性用途方面,輕質骨材混凝土因具備低熱傳導性,常被用來製作輕質磚材、輕質之樓板或屋頂等,藉以改善建築物的隔熱性,具有節約能源的效果。在結構混凝土工程的應用上,輕質骨材混凝土構件的自重較輕,可使結構體因地震所產生的慣性力亦相對較小,故可降低設計載重,節省建造成本,且若構件斷面積一樣,則輕質骨材混凝土結構之柱間跨度可增加,經濟價值相對提升[13]。輕質混凝土則是利用物理性或化學性發泡技術所製造,由於發泡輕質材料內部含有大量細小、均勻、封閉或聯通的氣孔,是一種多孔性材料,由於其特殊的材料結構特性,具有輕質、保溫隔熱、隔音耐火等性能[14]。 多孔輕質材料因為內部含有大量細小、封閉、均勻的氣孔,是一種多孔性材料,由於其特殊的材料結構特性,具有輕質、保溫隔熱、隔音耐火等性能,發展潛力極大,因此受到產業與學界的重視,近幾年針對其材料開發與性質投入大量研究量能。邱軍付等人[15]以化學方法製作高摻量飛灰超輕發泡混凝土,結果顯示當飛灰摻量達45%時,可製得密度低於 200 kg/m3,7 天抗壓強度高於 0.2 MPa 之輕質混凝土。法國 Aamre-Daya等人[16]利用亞麻顆粒取代天然砂石配合蛋白質型的發泡劑,製造的輕質粒料發泡混凝土單位重約 985 kg/m3,抗壓強度達10.5 MPa和抗彎強度2.2 MPa,試驗結果證明,水泥漿中的氣泡有助於降低材料的動彈性模數達到複合材料的隔音效果。Arellano等人[17]使用鋁粉為發泡劑,分別將飛灰、飛灰混合爐石製成兩種發泡輕質無機聚合物,其中飛灰組的密度約 639~1151 kg/m3、抗壓強度達1.4~5.1 MPa,飛灰-爐石組的密度約534~1030 kg/m3、抗壓強度達1.8~5.1 MPa。李祐承[18]將焚化飛灰與脫硫石膏再利用於產製高壓蒸氣養護氣泡混凝土,並探討氯鹽與硫酸鹽對材料特性之影響。研究結果顯示適當調控製程參數可使製品符合ASTM之規範,長期溶出試驗亦顯示其重金屬具有良好的穩定性。多孔輕質材料之研發如圖1所示,藉由控制原料組成與養護條件,可大幅縮短製程時間或降低生產成本,並使其生成特殊水化產物以提高產品抗壓強度等特性。 為了開發無機循環資材產製可控密度工程材料,可針對污泥、爐渣等無機循環資材所篩選出來的材料,根據輕質混凝土、常重混凝土及重質混凝土所需之特性進行分類,嘗試運用泥渣類無機循環資源所篩選出來的材料取代原有材料的功能,利用卜作嵐反應機制,建立可控密度工程材料的基本特性、材料的配比、添加物含量等關係進行最佳化研究,瞭解產品之物理、化學特性,再據此進行不同密度材料的力學特性、耐候性、隔熱性等因子進行評估,最後,進行成品的功能與環境驗證工作,並完成相關法規與產品標準之驗證與經濟效益評估,作為整體技術可行性的評估依據。 台灣為亞熱帶海島型氣候國家,其特徵為夏季經常潮濕、悶熱,根據統計夏季之年平均相對濕度為70~80%,容易造成室內細菌、黴菌等快速繁殖,提高各種生物及化學作用對人體健康的影響。另外,地球氣候暖化造成天氣越來越悶熱,根據研究指出,氣溫每增加攝氏1℃,濕度就會增加6%,相關研究預測至2100年時,全球溼度會增加12%至24%。雖然濕度的增加不會造成人類立即致命的危害,卻會增加不適並引起其他病症。近年來,日本積極發展強調健康與舒適的室內建材(例如石質、陶質、紙質及塗佈材料等),利用材料的多孔特性來製造具有調節環境濕度、消除臭味及防霉等多功能性的綠色建材。對於氣候類似但更為潮濕的台灣,針對多功能的調濕建材的開發具有其重要性與必需性,但目前台灣對調濕建材的研究發展仍屬起步階段。利用除濕機調節室內濕度需要消耗許多能源,因此開發無須借助外部能源與機械設備即可自動調控空氣相對濕度的調濕材料,可為未來台灣發展綠色建築材料提供更廣闊的應用前景。 調濕材料的原理,可用圖2解釋,Pa表示環境中水氣分壓,Ps表示調濕材料的水氣分壓,當環境濕度高於調濕材料濕度PaPs,調濕材料可吸收空氣中的水分;當環境濕度過低(PaPs),調濕材料可以釋放材料中的水分,使相對濕度降低保持在一定的範圍。 資料來源:Rode, C., Peuhkuri, R., Mortensen et al. (2005) [21] 圖3為調濕材料的典型特性,當室內相對溼度呈現高低起伏的變化時,調濕材料可在高濕度時吸收空氣之水分,使得材料之整體重量上升;而在低濕度時重新釋放出水分,藉此避免室內相對濕度之驟變而引起細菌、黴菌等滋生或造成人體不適。 綜觀國內防火建材相關技術,可大致區分為下列三項:(1) 以水泥、岩棉、無機天然材料等為主要原料,作為防火/耐火特性主體之建材;(2) 以前項防火/耐火材料為內層芯板,結合金屬板、木質板或有機聚合材料為外層板,以作為建築用之複合功能性隔間牆;(3) 利用第一項防火材料作為門之芯材達到防火之功能性訴求,並具隔音、隔音、抗震等複合功能防火門。前述防火建材中,以具防火/耐火特性材料作為芯材為其核心,目前市售防火芯材種類繁多,其製備方及特性也各有不同,將其分類如下: (1) 預先鑄造成型,如岩棉板、石膏板及水泥板等,將原料經調配混合後以模具成型,於現場組裝。(2) 灌漿成型,如水泥纖維板、輕質混凝土牆板等,於調配完成漿體後,於施工現場直接澆灌入板模具成型。 (1) 於板材原料中加入玻璃纖維等,降低板材本身自重,同時增強版材韌性,但部分纖維類物質對於板材本身之防火性能並無太大之效益。(2) 原料本身即具有防火性能者,如珍珠岩、蛭石,與無機黏著劑混拌後製成膨脹珍珠岩板、蛭石板等。 目前市面主要防火芯材皆各自存在若干缺點,如岩棉板雖低密度、不燃,防火性極佳,但在煙氣阻隔性不佳以及人體健康易引起疑慮;膨脹珍珠岩板雖各項性能佳,但易碎裂且大部分由國外進口,運費不貲。因此若能以新穎技術製作低密度、可隔熱、隔音、易加工之防火材料做為芯材,將可開發新型複合防火建材,而在市場上成為具有競爭力產品品項。 除了前述水泥系輕質混凝土之外,近年來應用鹼活化技術以飛灰、爐渣等製作鹼活化混凝土[22-23],基本上於1200℃煆燒殘留強度可優於水泥混凝土經煆燒之殘留強度,且試體無變形、表面無裂紋及燒結之現象。據此特性,相關研究人員[24-25]分別利用鋁粉及鋅粉在鹼性條件下反應產氫之特性作為發泡劑,以鹼活化技術進一步將高嶺土、爐渣等製作為鹼活化發泡混凝土,並探討其隔熱、隔音特性,其隔音材吸音係數在40~150 Hz 下可達0.7~1.0、在800~1600Hz 下可達0.1~0.3,熱傳導係數可達0.113 W/mK。在現今資源循環的趨勢下,為求能將廢棄物進行資源化,更進一步有研究者 [26-28]分別以高嶺土、飛灰、爐渣、矽灰、鋁粉、雙氧水等作為膠結材、填充材以及發泡材於鹼活化條件下產製多孔性隔熱材料。其中高嶺土、飛灰、爐渣等材料中矽質在鹼性條件下可溶出,配合矽灰、鋁粉以及雙氧水反應產氣,再進一步控制漿體黏滯度使其固結,使得氣體保留於試體中形成孔隙,因此材料具有隔熱等特性。各研究中雖然隔熱性質隨鹼活化條件而有所不同,但仍具有相當熱穩定性,部分研究中熱傳導係數可達 0.0744 W/mK,較發泡輕質混凝土為佳。惟相關製作過程受限於材料變異,主成分比例、鹼活化條件、發泡/穩泡技術仍無法確實掌握,仍待後續研究進一步釐清。 為避免資源再生產品於後端使用時有污染環境或危害之疑慮,故必須針對再生產品進行環境相容性評估。目前台灣的綠建材標章中,針對資源再生產品仍以「事業廢棄物毒性特性溶出程序」(toxicity characteristic leaching procedure,TCLP)作為試驗方法,然而TCLP 試驗方法係參照美國環保署針對有害廢棄物之鑑定而發展出之試驗方法,目的在於瞭解廢棄物於掩埋場中接觸有機酸時可能的溶出特性,其適用於廢棄物檢測而非產品檢測。目前以TCLP 作為相關產品之溶出試驗方法不僅未盡合理,亦缺乏有害物質長期釋出之評估,無法瞭解資源化產品在環境介質中長期的釋出及累積量,因此也無法釐清可能的風險。另環保署公告「垃圾焚化廠焚化底渣再利用管理方式」,亦同樣以TCLP 試驗結果為基準,實非資源再生產品妥切的驗證方式。 為了協助資源化相關事業,建立以資源循環為主之管理策略,亟需建立再生產品之環境檢測方法與標準,近年來在評估各國相關環境驗證技術與規範後,目前用於檢驗長期環境相容性之驗證方法均已陸續公告,包含 (1) CNS 15223:廢棄物特性-溶出行為試驗-pH對初始酸鹼添加之溶出影響。(2) NIEA R217.10C:廢棄物資源化建材溶出特性試驗-以擴散試驗測定成塊廢棄物材料中無機溶出成分。(3) NIEA R218.10C:廢棄物資源化建材溶出特性試驗-無機成分可溶出量測定。(4) NIEA R219.10C:廢棄物溶出行為檢驗方法-向上流動滲濾試驗法。期能協助建立資源再生產品之環境相容性基線資料。 除此之外,產品發展與設計所需參考重要指標即生命週期評估(life cycle assessment, LCA),可衡量產品生產或人類活動所伴隨之環境負荷。惟評估過程需要了解整個生產過程能量、原料需求量及環保排放量,還要將這些能量、原料及排放量所造成的影響予以評估,並提出改善方法。目前常用的生命週期評估程序為ISO 14040 (1996)系列標準中所提出的四個單元階段,內容包含目的與範疇界定、盤查分析、衝擊評估、闡釋四大項目。另外,將生命週期評估的衝擊予以成本化,即生命週期成本分析(life-cycle costing,LCC),亦是重要研究發展方向,如能以經濟上的數值做考量,更有助於其完成決策[29-30]。 參考文獻 張祖恩(2012)。對環境資源部的期望--第五章資源循環。台北市:財團法人中技社。 Raut, S.P., Ralegaonkar, R.V., and Mandavgane, S.A. 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發布日期:2017/08/28
資料來源:國立成功大學資訊工程系
市場分析公司RnR Market Research的研究報告指出[10],全球物聯網應用的市場在未來20年間將有大幅度的成長,預期在2025年可達到6兆美元的規模,而到了2035年,其規模甚至高達到15兆美元,如此驚人的市場潛力與複合成長率吸引了眾多科技業者競相投入資源進行開發。McKinsey顧問公司則進一步分析物聯網應用的市場組成,如圖1所示,傳統物聯網硬體裝置僅占市場總值約三成,而造成物聯網如此受到矚目的主因在於物聯網相關的軟體應用與整合服務帶來的無限想像和商機。 McKinsey的報告亦呈現了物聯網科技可能的應用領域與預期的市場價值,其中最具價值的市場仍屬工業領域的範疇,包括製程的標準化與設備運作的最佳化,預估在2025年將有近4兆美元的產值。讓工業用物聯網情境受到如此重視的主因在於近年來智慧製造觀念的興起,許多製造業者都希望藉由導入智慧製造的技術來提升稼動率或生產良率,而布建物聯網感測器以取得大量且多樣的感測資訊則是達到智慧製造的首要工作。當然,除了建構所需的物聯網感測環境外,開發適合的軟體與韌體去介接這些感測器,並根據各自的使用情境需求提供各種後端服務則是達到智慧製造的關鍵。德國西門子(SIEMENS)為智慧製造最成功的案例之一,自從導入智慧製造的概念,其在德國巴伐利亞邦東部安貝格(Amberg)工廠的產品不良率由過去的600dpm降到10dpm,而產能也隨之提升了八倍,效果十分顯著。 除了工業領域外,智慧城市與個人穿戴式裝置也屬於物聯網科技的範疇,估計約3兆美元的潛在產值。在智慧城市方面,路上建置的聯網監控系統可以協助警方掃除城市治安的死角,如紐約市警局利用IBM的智慧城市系統[2]進行即時影像比對並分析犯罪模式,成功降低四成的犯罪率;而曼菲斯警局則利用此系統分析犯罪的歷史資料以協助分配警力。此外瑞典斯德哥爾摩利用智慧城市系統整合通往市中心路口的相機,將進城的車輛車牌記錄下來並進行收費,此舉降低了22%的交通流量;而中國鎮江則是利用智慧城市系統取得即時交通路況,預測可能的交通流量,並用來管理80條公車路線。國內多家電信商包含中華電信、亞太電信、遠傳電信等也開始提供智慧城市相關的應用與服務,皆在2017智慧城市展中呈現[11],例如中華電信的智慧商圈計畫已與11縣市政府合作,提供人潮客群分析平台及O2O(Online to Offline)智慧行銷等產品;而亞太電信目前已開始陸續推出空氣、水質、防災等自然環境監測的物聯網應用並整合藍牙、重力感測器(G-Sensor)、長距離低功耗物聯網傳輸技術(LoRa)、 全球定位系統(Global Positioning System, GPS)等技術做到更準確的量化資料以用於大數據分析。在個人使用方面,多間物聯網廠商推出數款穿戴式裝置,除了協助進行個人健康與生活管理之外,也可以用來矯正民眾或運動員的運動姿勢。例如美國穿戴式裝置大廠Fitbit[3]開發了一系列的物聯網穿戴式裝置,包括智慧手環、智慧手錶等,以測量使用者的心跳與行為,再搭配手機行動應用程式 (Application, APP)提供更多服務,如健身、路跑、睡眠管理等。另外,Fitbit公司亦提供了開放式應用程式介面(Application Programming Interface, API)供其他公司開發更多元的服務,以讓使用者得到更豐富的使用體驗。 而近年來最火熱的自駕車技術亦屬於車用物聯網應用之一。根據工研院IEK的預測,到了2020年,全世界的聯網車輛將會成長到將近五千萬輛,而由這些聯網車輛組成的大型車用物聯網系統將可用來傳輸交通相關資訊,再配合車上的各種感測裝置偵測到的車況與路況,甚至加上雲端運算與資料分析的輔助,自駕車系統將可快速的規劃適合的行車路線與車速。此外,維修車廠可以利用感測裝置的數據分析車況並給予維修建議,保險業者也能根據數據決定保險或理賠金額,而交通管理單位亦可以依此判斷肇事責任歸屬。車用物聯網系統的應用情境如此多元也讓其市場被各界看好,如圖2所示,預估2018年全球的物聯網服務市場規模將可達到200億美金[4]。 由前述分析可知,未來物聯網的市場超過七成是來自多元的應用服務,其將以資料為核心,用於改善各領域的工作效率與服務品質。然而,物聯網要真正達到提供智慧化、自動化與人性化的服務,仍有許多面向需要努力。首先,現行物聯網技術大多採用在前端物聯網感測器取得資料後傳送到後端平台或雲端進行運算的架構,這樣的架構在未來物聯網裝置遍布的環境將面臨效率不彰的問題。此外,既然未來的物聯網應用主要屬於以資料為核心的商業模式,建構成熟的資料交易環境便成為最重要的事,一個方便又可靠的物聯網資料交易機制將有助於物聯網服務市場的發展。最後,為了能提供更準確與快速的物聯網服務,人工智慧的技術將被大量應用物聯網系統中,藉由建構智慧機器來拓展人工智慧物聯網的完整生態系。 在現行物聯網系統的發展趨勢中,結合物聯網裝置、智慧分析與雲端運算,提供創新整合性產品或服務已成為發展主軸,藉由雲端運算補足物聯網裝置較受限的運算與儲存能力,物聯網裝置也能將雲端運算服務延伸到生活空間的各個角落。然而,如市場研究公司Gartner所預測[5],2020年時將會有200億台物聯網裝置遍布在我們生活空間,如此大量的物聯網裝置若同時透過網路傳送資料,龐大的流量對網路提供業者或是雲端服務業者都將是一場極大挑戰。此外,若物聯網系統中所有的決策都須透過網路傳輸到雲端主機上進行運算與回應,許多難容忍延遲(Latency-sensitive)的物聯網服務,如工業控制系統、醫療照護系統或即時視訊系統,都將因為龐大的傳輸延遲而造成服務失效。為了改善這即將發生的困境,Cisco提出了邊緣計算(Edge Computing)的概念(如圖3[6]),藉由在雲端伺服器和物聯網裝置間導入霧系統的概念,意即由物聯網裝置與鄰近的閘道器形成區域性非集中式的合作群體,有別於原先物聯網與雲端服務架構中所有感測資訊需上傳由雲端統一處理的模式,霧系統(Fog System)將先在區域端合作進行基本運算提供服務,必要時再傳回雲端處理以提供更進階的服務,此舉不但可以舒緩雲端伺服器的壓力,更能縮短服務延遲時間。然而邊緣計算(Edge Computing)要達到預期的效果仍有許多議題需要釐清,像是霧系統內部的資源管理與分配,如哪些工作要在霧系統端做?哪些工作要送到雲端執行?霧系統的安全性議題,如霧系統裝置之間的可信度如何評估?資料交給其他節點幫忙運算是否安全?霧系統的適應性問題,如物聯網裝置具有異質性,不同的裝置中間如何整合溝通?物聯網裝置通常具有移動性,裝置移動後的服務如何接續而不會造成服務中斷?眾多的議題都亟待進一步討論與解決。 並且,由於物聯網未來主要的獲利模式在以資料為核心的各式應用服務上,這些資料除了提供者自用之外亦能將其賣出換取利潤,然而要如何將物聯網資料安全地傳給需要的人?如何將資料轉換成為對應的金錢?這些過程都需要一可靠的資料交易機制加以運作,而近來很火紅的區塊鏈(Blockchain)技術剛好適合用於建立這樣一個交易機制。首先,區塊鏈是一種不可竄改且可追蹤的資料儲存技術,因此可用來儲存所欲與他人分享的物聯網資料。而現有基於區塊鏈的數位貨幣如Bitcoin與Ethereum等則進一步利用了區塊鏈的可信任(trust)、可追蹤(traceability)與去中介(no intermediate)的特性,讓整個交易的過程可以被使用者驗證又不會被銀行或政府等的第三方控制,再加上智慧合約(smart contract)的機制讓所有的交易都能依據合約訂定的條件被自動觸發,因此物聯網的資料交易便可自動化與智慧化的執行。這樣資料流與金流的整合機制皆可以應用在各個領域。以保險業為例,在不久的將來的車險業者將導入物聯網與區塊鏈的技術,未來的車險保費或車禍理賠金額將利用車上的各個物聯網感測器收取的資料進行判斷,並直接透過區塊鏈的智慧合約機制將理賠轉入帳戶,省去人工判斷與轉帳手續。甚至在資料交易時,區塊鏈上記錄的交易資訊亦能進一步用來評估個人信用狀況,以幫助選擇適合的交易對象,亦或提供物聯網資料的歷史紀錄作為生產履歷,用來協助判斷資料的正確性。 物聯網的另一個重要的發展趨勢是在其服務中導入人工智慧技術來加值服務,如提升資料預測分析的正確性、加快學習推薦與決策的速度、加強聲音/影像辨識的準確率等方面。根據市場分析公司IDC(International Data Corporation)的預估, 2025年,全球人工智慧的軟體應用市場規模將達到368億美金[7],其應用領域非常廣泛,包含自動化控制、機器人與醫療照護等(如圖4)。首先,藉由人工智慧的導入,成千上萬的物聯網裝置得以升級成智慧機器,除了可大幅提升工廠自動控制準確度外,並能降低決策延遲時間。人工智慧亦被應用在自駕車(Autonomous vehicle)的開發上,以Google的無人車為例,為了達到安全的自動駕駛,整體系統反應時間需低於0.1秒,亦即每英里內需能做出約一千次以上的決策,包括減速、加速、變換方向或車道等。但車上的連網裝置眾多,包括64台雷射感應器組成的3D環景雷達,遠程雷達,攝影機等,這些物聯網裝置每秒蒐集高達750Mb的資料量,十分可觀。而為了即時處理這麼大量的資料,Google導入了人工智慧的技術,運用包括知識探索、機器學習與深度學習等演算法提高影像辨識分析的準確性與效率,以做出最佳駕駛決策。智慧機器人也是一個物聯網導入人工智慧的例子,IFR預測2018年全球智慧機器人的年產值將近200億美金,其中最有名的例子是Amazon Echo與鴻海的Pepper,前者被用於居家智慧管家,後者在日本甚至被銀行用於接待客戶。而為了強化使用者體驗,智慧機器人需要做到擬真人類的應對與行為,因此人機介面的研發是個關鍵,其中語音技術占有了相當大的重要性。Amazon Echo內建的Alexa聲控助理系統由於採用人工智慧技術,其語音辨識率大幅上升到可順暢的接受語音指令並準確操控對應裝置,因此Alexa被多個國際大廠導入作為語音控制套件,用以提供更符合人類習慣的操作體驗。除了語音辨識的相關技術外,有些團隊也著重於機器人的視覺辨識進行研究,希望能因此達到機器人與人類之間更深的互動,例如國內工研院在2017美國消費性電子展(Consumer Electronics Show, CES)上展出他們所研發的智慧視覺系統機器人[12],利用智慧視覺技術(Intelligent Vision System, IVS)分辨環境中的不同物體,進而作出相應的即時反應,且能夠依照物體的形狀、軟硬度調整機器手指的彎曲度及力道並穩固的抓取,目前已可以做到下棋、倒咖啡等細膩的動作表現,這樣的技術目前也已經廣泛應用於一些工業領域協助產線運作,未來在老人照護的應用上則有相當大的發展空間,工研院研發團隊也期許未來智慧機器人能夠達到觀察人的情緒表現做到更人性化的互動交流。 除了利用人工智慧技術為物聯網服務加值之外,物聯網裝置也能提升人工智慧系統的效能。過去的人工智慧演算法主要由中央處理器(CPU)進行運算,直到近年圖形處理器(Graphics Processing Unit, GPU)與現場可程式邏輯閘陣列(Field Programmable Gate Array, FPGA)興起,各公司紛紛利用GPU (如NVIDIA的P40 GPU)加快人工智慧演算法的速度,Popular Science雜誌甚至認為GPU將是現代人工智慧的骨幹主力,從此人工智慧進入了一個新的里程碑。根據Tractica公司的估計(如圖5),全世界與人工智慧相關的GPU硬體營收,將由2016年不到10億美金成長到2025年超過1500億美金,年複合成長率高達50%,因此人工智慧用GPU晶片無疑是一個極具潛力的市場。此外人工智慧最新的發展趨勢是針對特定領域開發專用的晶片,如Google公司的TPU (Tensor Processor Unit)便是為了加速深度學習開發的專用晶片,其效能比CPU和GPU快了15~30倍,耗能也更低。當然,除了深度學習之外,人工智慧領域仍有許多演算法亟待改善效能,如卷積神經網路(Convolution Neural Network)、遞迴神經網路(Recursive Neural Network)等。未來希望能藉由設計新的電路架構或研發新的演算法達到降低系統成本與功耗並提升運行效率的目的,以進一步擴展人工智慧技術適用的應用領域。 台灣的製造產業經過長久耕耘已建立起一定的產業規模,人工智慧物聯網技術若能先以台灣製造業為主要應用領域進行研發與推廣,除了其龐大的潛在市場外,對於國內產業升級亦大有助益,並更可進一步推廣到海外,其商機不可限量。另外,台灣的電子產業在世界上占有一席之地,不論在電路設計,硬體生產或代工上都有極豐富的經驗,應好好利用此一優勢進行特定領域專用人工智慧晶片的開發,除了對人工智慧物聯網的推廣大有幫助外,亦能提早建立技術門檻,搶占人工智慧物聯網帶來的龐大商機。在人工智慧技術方面,台灣目前雖然稍居落後,但陸續有許多新創公司、研發團隊開始往人工智慧進行研發,如杜奕瑾創辦的台灣人工智慧實驗室正積極朝向基因定序人工智慧應用發展。預期在政府與各團隊的投入之下,能培養更多人才投入人工智慧領域,讓台灣在人工智慧領域上能在國際間站穩腳步。最後,由於物聯網服務在未來十年將具有極大的商機,而人工智慧物聯網更是發展的趨勢,而台灣除了在硬體設計與開發上在世界佔有領先地位,在軟硬整合上、在軟體服務開發上亦有一定實力。因此,未來台灣應該植基物聯網硬體開發之優勢,協同發展物聯網相關軟體與服務,並加強整合人工智慧技術,提供更多元與妥善的人工智慧物聯網服務。再藉由組成 人工智慧物聯網國家隊,以結合國內眾企業的研發能量,如此才能在未來眾多競爭者中脫穎而出。 參考文獻: Unlocking the potential of the Internet of Things, http://www.mckinsey.com/business-functions/digital-mckinsey/our-insights/the-internet-of-things-the-value-of-digitizing-the-physical-world IBM智慧城市成功案例, http://www-07.ibm.com/tw/dp-cs/smartercity/success.html Fitbit, https://www.fitbit.com/tw/home Visteon infotainment  connectivity forecast, http://www.getfilings.com/sec-filings/140225/VISTEON-CORP_8-K_FORM2/d681270dex991.htm 物聯網裝置數預測, http://www.gartner.com/newsroom/id/3165317 Edge Computing, https://developer.cisco.com/media/iox-dev-guide-3-10-16/intro/introduction/ AI市場規模預測(IDC), https://www.techemergence.com/valuing-the-artificial-intelligence-market-graphs-and-predictions/ Tractica, https://www.tractica.com/research/artificial-intelligence-market-forecasts/ Tractica, https://www.tractica.com/artificial-intelligence/nvidias-latest-offerings-bolster-its-position-in-deep-learning-inference/ Global IoT and M2M Market to Hit $450+ Billion by 2019, http://www.sensorsmag.com/components/global-iot-and-m2m-market-to-hit-450-billion-by-2019 CENWS-智慧城市展今開張五大電信競豔, https://cnews.com.tw/2017智慧城市展-電信業者聚焦物聯網 迎向AI+IoT智慧新時代, https://www.itri.org.tw/chi/Content/Publications/contents.aspx?SiteID=1MmmID=2000MSid=744026727677221366PageID=1
發布日期:2017/08/07
資料來源:清華大學
雖然目前各國致力於發展再生能源以取代傳統火力電廠,但因化石燃料,包括煤、油、天然氣與頁岩氣等,具高蘊藏量且產生電力成本相對再生能源低,因此國際能源署(International Energy Agency, IEA)分析未來三十年全球仍需相當數量的火力發電廠。若要達到《巴黎協定》(Paris Agreement)中溫度上升不超過2 C,到2050年時全球每年要減少超過400億公噸CO2的排放,其中CO2捕獲、封存與再利用(CO2 Capture, Storage and Utilization, CCSU)貢獻度約佔13%,對97.8%的能源仰賴進口的我國,更需重視CCSU,以達到自主減碳承諾(INDC)與溫室氣體減量及管理法中CO2排放量於2030年及2050年分別較2005年減少20%及50%的承諾。 當然若能由燃煤改成燃氣發電,CO2排放量即可減少40%以上,另也可藉由增進燃煤發電效率降低CO2排放量。目前國際間所開發之高效率先進發電技術(或新燃燒系統)包括:超超臨界流體燃燒(Ultra-Supercritical Combustion, USC)、先進USC、煤炭氣化複循環(Integrated Gasification Combined Cycle, IGCC)、化學迴路程序(Chemical Looping Process, CLP)、富氧燃燒(Oxy-fuel Combustion)及燃料電池三複循環(Integrated Gasification Fuel Cell, IGFC)等。這些新燃燒系統各具特點及潛力,然而除USC外,其他技術尚處於試驗階段,還未應用於大型發電廠中。至於USC,其是將蒸汽溫度及壓力遠超過水的臨界溫度374 C及臨界壓力22.1MPa,發電效率可較亞臨界狀態提昇至少8%,煤用量與CO2排放量也至少可降低10%。除上述技術外,現也正開發超臨界CO2 Brayton Cycle 發電技術,其是使用超臨界CO2取代水蒸汽做為工作流體,所需之發電機體積僅為使用蒸汽鍋爐的30分之一即可產生相同電力,因此也被視為可取代ORC (Organic Rankine Cycle)的熱電技術。 不論使用多有效率的燃燒或氧化技術,由於使用化石燃料,都會排放出CO2,因此必須加以捕獲以降低大氣中CO2的濃度。目前最具潛力應用於火力發電廠的捕獲CO2技術包括化學吸收、吸附與薄膜,惟根據Global CCS Institute的調查,目前全球已有的六座大規模CO2捕獲實場,其中五座採用化學吸收法,另一座採用薄膜法。此處需強調的是這些CO2捕獲實場,都是具有特定背景情形下進行的,例如每年捕獲一百萬公噸CO2的挪威Sleipner場域是面臨政府要抽碳稅,加拿大Boundary Dam場域則是要將捕獲的CO2進行趨油(Enhanced Oil recovery, EOR),因之才進行大量的CO2捕獲。當然目前全球也有利用捕獲的CO2生產尿素與水楊酸,每年可使用約1.2億公噸的CO2,其大多自天然氣中捕獲而得到的,只是這些捕獲分離的成本都可以轉嫁於後續的產品之中。因此若無環保或法規的要求以及沒有後續可應用的情事,只要求捕獲化石燃料發電廠排放的CO2,再將其注儲於地層,其成本是相當的高,每度電約要增加台幣約1.2元,因而發電廠不易進行大規模CO2的捕獲,也因此方要建立一高捕獲效率、低能耗、低成本的捕獲CO2製程。依據美國DOE的要求,是希望CO2的捕獲製程能在增加電力的成本低於35%下,以及自排放氣中捕獲CO2的效率高於90%,惟現另一看法是不強調捕獲CO2的效率而注重總捕獲量;至於歐盟,亦強調捕獲一噸CO2的所需能源能降低到2.0 GJ,這是因為以化學吸收法用在製程中,所需的能源12%用在吸收,70%用在再生吸收劑,18%用在壓縮與輸送所捕獲的CO2。至於使用薄膜製程,目前的要求是希望GPU (Gas Permeance Units)能大於700,在55 C時,CO2對於N2的選擇率能高於140,捕獲每噸CO2的成本能低於美金40元。 至於捕獲後的CO2,可加以封存將其與大氣隔離,封存可區分成地質封存、海洋封存、礦化封存及生物封存。海洋封存因生態的考量而難以被國際公約接受,礦化及生物封存方式則因反應速率緩慢致使封存的效益難以彰顯,地質封存則為目前國際間公認目前最具發展潛力的CO2減量機制。地質封存主要利用深地層環境儲存CO2,使CO2安定封存在深層地下鹽水層、枯竭油氣田、已開採煤層及富鎂鈣岩層等特定場址。鹽水層封存潛力大且適合做為商轉場址,但其地質的不確定性高,需要進行完善的場址評估及風險評估;枯竭油氣田構造雖然總封存量不如鹽水層大,但因其地質構造在油氣開採時已有完善的評估及規劃,要轉為CO2封存,相對快速且安全。目前全球至2014年底共有55個已啟動或正在規劃中的CCS大規模綜合示範項目,若依區域而言,北美、中國、歐洲與是目前較積極投入大型CCS計畫的國家。在這些示範封存場域中,大部份是將CO2打入地下的枯竭油氣田進行封存或增進採油,而挪威的Sleipner則是將CO2打入深部鹽水層中加以封存,此也是目前最為知名的商業化的封存計畫,自1996年起每年封存近百萬噸的CO2。國際上地質封存的注儲技術已趨成熟,最主要是自1950年起,已有許多石油業者注入CO2至地下提升石油或天然氣產量(Enhance OilRecovery, EOR/ Enhanced Gas Recovery, EGR),或是提高煤層採氣(ECBM),因而已累積許多CO2注入經驗。然地質封存,特別是鹽水層封存,這與區域的環境特性及地質條件息息相關,因此封存場址及封存量皆需進行事前的審慎評估,此外現階段研發也著重於風險評估,包括輸送管線安全評估、CO2注儲的量測監測與驗證、場址功能安全評估技術等,以降低民眾對CO2封存之疑慮,並確保安全及封存之永續性。 除封存捕獲的CO2外,國際現在的發展趨勢是將捕獲的CO2直接利用或將其轉換成化學/能源產品,也因此現將CCS改為CCUS (CO2 Capture, Utilization and Storage)或CCSU。CO2直接利用方面發展重點為開發以超臨界CO2為綠色溶劑製程、溫室栽培及培育微藻等;在微藻培育的部份,其過程除了可以直接固碳外,也可淨化水質,所得到的微藻經由破壁及萃取獲得做為生質能源如生質柴油之前趨物。至於轉化利用方面,是將CO2與氫或帶有氫之物質反應轉化成化學品,如尿素、(聚)碳酸酯、水楊酸及CO等或能源產品,如甲醇、二甲醚、碳酸二甲酯等。由於CO2只是一碳源,若要生產能源產品還需要氫源的提供,因此如何有效降低氫源成本並減少對石化燃料的依賴和降低對環境的衝擊,即相當重要。目前國際間著重利用再生能源電解水產生氫氣,再將之與CO2反應合成相關能源或儲能產品,例如甲醇,只是近年來甲醇價格一直往下降,以致所謂的甲醇經濟的重視度也相對的降低,惟永續性運輸用有機燃料(Sustainable Organic Fuel for Transport, SOFT)的概念,對未來CO2的減量是值得關注的。 國內從事減碳研究學者相當多,但本文僅就在國家型能源計畫(NEP-II)中之研究項目做一說明。在NEP-II中,上述的先進燃燒氧化系統、CO2捕獲、封存與再利用,都有進行研究,因此國內研究是與國際同步;另所有計畫均依要求與業界有所合作,因此所建立的技術及示範工廠是有機會未來實際應用於產業中,也有機會於國內建立新興產業,希望日後能就現有研發成果再加以精進,使之更具國際競爭力。 (一) 新燃燒系統 台電已/正將5部燃煤老舊機組汰換成800 MW超超臨界粉煤發電機組。 成功大學已建立2座不同進料之100 kW及280 kW富氧燃燒爐,並測試多元燃料之富氧燃燒特性。 虎尾科大已建立100 kW氣化爐,核研所則正建立100 kW氣化爐,另中央大學與工研院合作運轉450 kW氣化爐,此外中央大學也正協助中華紙業公司建立一19 MW級之氣化爐。 工研院、台灣科大分別建立30 kW與1 kW移動床化學迴路反應器,核研所則建立1 kW流體化床化學迴路反應器,另台灣科大已完成載氧體量產技術並授權工研院,可供應實際模廠應用。 中鋼公司、金工中心、清華大學、中央大學及輔英科大共同投入超臨界CO2 Brayton Cycle系統之研發。 已建立下列之多座捕獲CO2示範平台。 清華大學於台塑麥寮、長春石化高雄大發及中鋼分局建立每日捕獲1噸、0.1噸及0.1噸CO2之化學吸收法示範工廠,使用清華大學技轉的吸收劑配方與超重力旋轉床,無論在吸收劑劣化、吸收劑揮發以及吸收劑再生能耗等上,均與國際上每日捕獲超過2,500噸之工廠相當,因此放大之後應更具能耗與成本優勢。 台灣大學於中鋼建立一使用鹼性廢液為吸收劑與使用爐渣(內含自由之氧化鈣與氧化鎂)為吸附劑每日捕獲0.27噸CO2之示範工廠,此製程除可降低CO2之排放,亦可處理工廠廢液以及爐渣,一舉數得。 工研院於台泥建立一每日捕獲24噸CO2之1.9 MW鈣迴路法示範工廠,現正朝放大至30 MW鈣迴路捕獲工廠進行系統的建置,該捕獲CO2製程於600~700C的溫度下以CaO吸附CO2 生成CaCO3,於850~950C的溫度下脫附所吸附之CO2,使CaO反覆使用,此捕獲CO2製程特別適用於處理水泥產業之排放氣,因即使CaO捕獲效率下降,所生成的CaCO3可為水泥之進料,此製程所有的技術均出自工研院。 核研所建立含kW級以固體吸附劑及分離薄膜管之捕獲CO2設備,成功大學也建立於流體化床中以脫硫渣每日捕獲0.12噸CO2之裝置。 已有多家產業參與再利用技術之研發。 成功大學團隊已促成綠茵生技於成大建立一300噸之微藻培育示範工廠及20噸戶外廢水固碳再利用平台之基礎設施,此外成功大學、金工中心與清華大學也建立微藻培育、破壁、萃取、純化及生質柴油製程等技術。 中鋼、海洋生物博物館、成功大學及中山大學共同投入海洋牧場系統之研發,其是將含有藻類生長所需礦物質之煉鋼產生之轉爐石做為人工魚礁進行周邊海域之生態復育,並於其上培育巨藻以吸引海洋生物之棲息,此外亦可培育微藻增加經濟效益。 清華大學與與長春集團共同投入超臨界CO2綠色溶劑製程之開發以及進行CO2轉化生產甲醇與碳酸二甲酯之研發;成功大學與台塑及台化則進行將CO2轉化生產甲烷、乙烷及丙烷等氣體,關鍵技術包括觸媒與製程。 已整合產學研7個單位建立一團隊執行CO2封存研究。 台電公司已同意提供彰濱3,000公尺深之觀測井做為示範場址,由中央大學、成功大學、工研院、中興工程顧問社、台灣碳捕存再利用協會、中油及台電等單位整合成一團隊並提出計畫,以配合台電所規劃之2020年時每年注儲10,000噸CO2為目標,建立注儲之技術與SOP。 已確認永和山及觀音工業區具封存潛力,另持續進行其他可能封存場址之調查與潛能之評估、CO2安全監測及注儲封存長期風險評估等,並與地方政府及居民進行溝通。 依照政府的規劃,在2025年時綠能發電佔20%,但燃煤發電仍佔30%,燃氣發電佔50%,在這種情形之下,台灣因發電每年能減少的CO2排放也只能約1,500萬公噸,要達到INDC減碳的目標,仍有至少3,000萬公噸的缺口,如果不能夠藉由提升燃燒氧化發電技術以及CO2捕獲、封存及再利用,很難達到減碳的目標,因此建議如下的國內未來減碳技術研發的策略。 目前僅超超臨界流體發電技術可直接應用於國內電廠中,未來可就正開發之氣化技術、富氧燃燒、化學迴路與SC CO2 Brayton Cycle等燃燒氧化技術,應用於工業區與產業中,也因此以200 MW為目標,為建立放大技術,可先將30-280 kW級示範廠放大至1-5 級MW示範廠。 (二) 研發具經濟性之CO2捕獲再利用及封存技術 有關CO2捕獲技術,雖已有因特殊原因與背景之商業化應用於天然氣純化與火力發電廠之捕獲CO2工廠,惟仍十分需求開發具經濟性之CO2捕獲製程以大幅降低捕獲成本,這也是為什麼需要開發再利用技術,藉由再利用技術產生之經濟效益可降低捕獲成本。 CO2捕獲之對象以燃燒後捕獲為主,重點開發之技術包括化學吸收、吸附、薄膜及鈣迴路等。在開發CO2捕獲技術時應朝下述現較為困難達到的目標努力未來方更具國際競爭:發電量不要因捕獲而減少35%、能耗必須要低,以化學吸收法為例,最好為捕獲一噸CO2能耗為2.0 GJ、捕獲一噸CO2成本最好能降到至18美元。 以CO2為碳源再利用生產碳氫化合物時,尚需成本低之氫氣,因之急需開發低成本產氫之技術,其中包括電解水、光觸媒、乾/濕式重組等。 配合台電在2020年注儲1萬噸CO2的目標,建立地質分析、運送、注儲與監測等技術與經驗。基於全球對CCSU技術仍在開發階段,若能及早切入,可掌握先機及商機。此外從國際及國內發展現況可知,CCSU需政策支持並一以貫之的推動,才有機會發展成功並產業化,故國內若能以政策鼓勵CCSU技術開發,同時訂定完善的法規及環評作業,應能促使國內更多廠商投入,加速CCSU之產業化。 應用CO2捕獲及再利用技術,儲存電能於易於輸送的甲醇化學能中,提供再生能源的輸電替代技術。雖然甲醇輸電的經濟效益與傳統的升壓站/饋線/變電所相差不大,但在土地及民意問題上,其具優勢,此外可有效利用CO2。 可使用煉鋼轉爐石或發電廠飛灰經捕獲CO2後所形成的碳酸化轉爐石/飛灰做為藻礁基材構建立海洋牧場,一方面因藻場/魚場之形成與珊瑚之復育而有利於海洋生態,另可處理固體廢棄物。此外也可結合再生能源如離岸風電或太陽光電,將未能進入饋線之電力電解水產氫,進而與捕獲之CO2反應製得化學及能源產品以及化學儲能產品。
發布日期:2017/08/07
資料來源:國立交通大學 & 台灣雲端安全聯盟
第三代合作夥伴計畫(3rd Generation Partnership Project, 3GPP)是成立於1998年的標準制定機構,目標是在國際電信聯盟(International Telecommunication Union, ITU)的國際行動電信(International Mobile Telecommunications, IMT)計畫範圍內制訂和實現全球性的行動通訊系統規範。目前其成員包括歐洲的ETSI (European Telecommunications Standards Institute)、日本的ARIB (Association of Radio Industries and Businesses)和TTC (Telecommunication Technology Committee)、中國的CCSA (China Communications Standards Association)、韓國的TTA (Telecommunications Technology Association)、美國的ATIS (Alliance for Telecommunications Industry Solutions)和印度的TSDSI (Telecommunications Standards Development Society India)等。 回首行動通訊市場的發展,當行動寬頻技術引領市場進入行動網際網路的同時,全球行動電信業者一直苦尋不得所謂的殺手級應用服務。以史鑑今,3GPP組織成員為了讓標準能更貼進市場,反應市場的需求,完善行動寬頻產業的生態體系(Eco System),邀請市場上具指標意義的組織共同參與3GPP技術標準的制定,例如GSMA (GSM Association)、UMTS Forum、4G Americas、NGMN (Next Generation Mobile Networks)等,期能讓行動寬頻的技術標準與市場需求有更深層的互動。此一模式延續至今,在第五代行動通訊系統(5th Generation Mobile Networks, 5G)標準制定的過程中,發揮了關鍵性作用。圖一為5G行動寬頻主要技術標準組織組成示意。 全球行動通訊業界所提出的許多潛在的5G行動寬頻殺手級應用服務,以現有的行動通訊系統多足以支援,毋須在技術與設備面升級到5G,只有針對於「端到端往復遲延應低於1毫秒」以及「無線接取網路下行速率應高於1 Gbps」其中任一項有需求的應用,才是5G真正可發揮的場景。然而,即便潛在的應用場景與服務不嚴格要求5G的規格,但5G 網路的引入可以大幅提升這些應用服務的用戶使用體驗。ITU-R所定義5G主要使用情境有三,如圖二所示: 增強版行動寬頻(Enhanced Mobile Broadband) 未來的行動寬頻服務逐漸強調接取多媒體內容、服務與數據等以人為中心的使用案例,這使得行動寬頻除了需要提昇效能外,也要能夠強化用戶體驗的順暢與無縫接軌,例如大面積的涵蓋範圍、高使用連線密度、無縫交遞、高使用流量、高速移動等。 高可靠度且低遲延通訊(Ultra-reliable and Low Latency Communications) 此類使用情境對於可靠度與時間遲延有較高的規格需求。舉例來說,工業製造的無線控制、產品製程、遠程醫療手術、智慧電網的輸配電自動化與運輸交通控管等。 大量機器型式通訊(Massive Machine Type Communications) 大量的連結裝置、低傳輸量、感測數據傳輸等為此使用情境的特性。此外,感測裝置須具低成本且超長電池壽命的特點。 為了因應不同性質的應用服務需求,5G技術需能運用感知無線電技術、動態頻譜共享技術、毫米波技術等,靈活使用頻譜資源;5G標準積極研發新型多重接取(Multiple Access)技術、全雙工(Full Duplex)技術、低遲延且高可靠度的無線接取技術、大量裝置連結技術;5G網路也採用新型態架構,如分散式無線技術與集中式計算、以服務為中心的智慧網路切片技術(Network Slicing)、軟體無線電(Software Defined Radio, SDR)、軟體定義網路(Software Defined Network, SDN)、內容配送網路(Content Delivery Network, CDN)等。整體而言,5G行動寬頻網路有別於上世代的行動寬頻思維,不僅改善空中介面帶來無線傳輸速率的大幅提昇,也將核心網路新技術架構納入整體規劃中,以提供更強大的用戶體驗。圖三所示為5G技術組合。除上述技術面突破外,5G網路有三項主要特色為上世代網路所不具備者: 網路資源虛擬化:依據應用服務特性配適合宜的資源 網路管理雲端化:因應應用服務多樣化與豐富化需求,利用雲端系統管理網路,使之更有彈性與可靠性。 網路接取霧化:讓接取端能即時反應服務之需求,提高網路速率。 近日Qualcomm與Apple為了專利權費用大興官司訴訟,更揚言控告Apple供應商侵權,使得專利權議題再度躍上國際版面焦點。專利權(Intelligent Property Right, IPR)常被視為研發能力表現的重要指標之一,許多通訊廠商除藉由專利權來保障自己研發的成果外,更可以提高與合作夥伴的談判籌碼,例如在設計製造的過程中,如有使用其他公司的專利權時,可以經由交互授權的方式,減少產品開發的成本負擔。 在第二代行動通訊技術(Second Generation Mobile Networks, 2G)時代,全球行動通訊系統(Global System for Mobile Communications, GSM)系統獲得歐洲電信標準協會(the European Telecommunications Standards Institute, ETSI)的認同,成為泛歐行動通訊的技術標準主流。如圖四所示,Nokia、Ericsson、Motorola與InterDigital其專利權所占比率分別為35%、22%、10%、10%;Qualcomm在GSM的專利權只占5%左右,在GSM的市場中影響力相當有限。 3G行動通訊系統有WCDMA (Wideband Code Division Multiple Access)、cdma2000及TD-SCDMA (Time Division - Synchronous Code Division Multiple Access)三大標準,都是以CDMA技術為基礎,這也是Qualcomm深耕已久的技術。因此,3G主流標準WCDMA的專利權,Qualcomm約有26%的占比,位居首位;Nokia則以23%的專利占比居次;InterDigital與Motorola則分別以19%與7%緊追其後。 隨著行動寬頻技術的演進,在以OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing)為基礎的4G LTE (Long Term Evolution)系統中,Qualcomm擁有最多專利權,其所占的比率為11.1%左右,如圖五所示;韓國Samsung則以11%居次;中國大陸的華為則擁有10.2%的關鍵專利權;Nokia、InterDigital、Ericsson、中興、LG與Motorola則分別以8.5%、7.1%、6.7%、6.2%、5.4%與5.2%緊追在後。值得注意的是日本電信業者NTT DoCoMo的關鍵專利權占比亦達4.5%。 專利權的分佈情形會影響到廠商的經營,廠商因應專利權占比的變化所採取的策略與作為,最後會決定廠商的績效表現。倘若專利權過於集中,廠商為了維持技術的優勢使其利潤最大化,常訂定出高額的專利授權費用,或與自己公司的產品互相綁定提高訂價。因此,在2G與3G時代,許多手機廠商必須要支付擁有關鍵專利的公司不少專利授權費用。 當專利權分佈逐漸分散,甚至進入充分競爭市場時,專利權擁有廠商對其專利授權費用將漸失去定價權,而僅能是市場價格的接受者。主要原因是使用專利的廠商可以採用的策略與可授權廠商增多了,相對也提升其專利費用的議價能力。因此,隨著4G專利權集中度的降低,可預見的是5G時代專利權經營模式將面臨不小的挑戰。 行動寬頻技術智財權分佈由集中走向分散,行動寬頻標準制定納入應用服務業者觀點,行動寬頻市場的規管由垂直化轉變成水平化,且規管方式必須符合公平、合理與無差別待遇,這些趨勢促使行動寬頻市場將由設施型(Facility-based)競爭轉變成服務型(Service-based)競爭。這些轉變值得我們重新思考,是否應投入更多資源在應用服務與軟體的價值創造,而非標準化的設備與硬體?援引GSMA有關5G應用服務的商機,主要分成三大區塊,如圖六所示: 核心商業服務商機(Core Business) 此商機屬大眾化市場,為原4G服務的核心服務。例如提供行動上網熱點、低成本的行動寬頻、高速網際網路服務、雲端服務等。 延伸性商機(Extended Opportunities) 此商機為原4G核心服務,因5G技術與網路的佈建而能有更好的用戶體驗而衍生的延伸性商機。例如高畫質的影音服務內容、私人網路、穿戴式裝置的應用、身歷其境的影音通訊、虛擬會議、擴增實境等。 新興應用服務商機(New Horizons) 此商機為垂直整合後所產生的商機。例如工業4.0的自動控制、遠端控制、即時性的通訊服務、即時性的上傳服務、智慧電表、感知網路等。 目前國內行動寬頻服務相關的研發已從核心商業服務逐漸往延伸性商機發展,例如穿戴式裝置的應用、虛擬實境與擴增實境等。面對未來的新興應用服務商機,國內業者應掌握機先,提早佈局,建立完備的產業價值鏈與健全的生態體系,尤宜善用既有的硬體優勢,強化軟體佈局,以發揮軟硬體整合與智能化的綜效。
發布日期:2017/07/04
資料來源:元智大學資訊傳播學系
擴增實境(Augmented Reality, AR)是一種透過眼鏡或攝影機將虛擬物件或資訊疊加於真實環境中的技術,讓觀者產生一種錯覺,以為虛擬物件是真實環境的一部份。擴增實境技術的發展可回溯至1950年代,當時電影攝影技師Morton Heilig提出了電影應是一種能夠整合各種感官進而將觀賞者融入電影中的一種活動[1]。而自從學者Sutherland發展了第一個頭戴式顯示器後[2],人們開始探討各種結合虛擬與現實的可能應用。為了讓使用者感受到虛擬物件是真實疊加於現實物體上,我們必須準確估算使用者的眼境或是攝影機在三度空間中的位置以便計算虛擬物件在影像中的位置及方向,因此攝影機的追蹤及定位(camera tracking)是擴增實境技術中不可或缺的一環。 早期由於電腦運算效能的限制以及影像追蹤技術的欠缺,擴增實境技術大都須仰賴一些特殊的儀器如電磁感應器、慣性定位器、聲波定位器等進行追蹤,由於這些儀器設備通常價格不斐,因此早期的擴增實境應用大都只停留在實驗室的階段,或者是大型公司以及軍事單位等才能負擔得起昂貴的建置成本。 近幾年來,由於取像設備價格的低廉以及電腦運算速度的快速發展,再加上電腦視覺追蹤技術的進步,擴增實境的應用已開始走入一般的商業應用,尤其最近Pokemon Go這款手機遊戲的流行,使得擴增實境技術廣為人們所熟知,各種擴增實境的應用更是如雨後春筍般蓬勃發展。 擴增實境所使用的追蹤技術一般可分為標記式(marker-based)及無標記式(markerless)兩大類。標記式追蹤技術意指我們需要在場景中放置一特殊製作的圖卡,藉由圖卡的幾何圖案進行攝影機方位的估算,之後即可將虛擬物件放置於圖卡之上,讓觀者以為虛擬物件是附著於圖卡上(如圖1所示),ARToolKit是這類型技術的典型代表。 ARToolKit最早是由日本學者Hirokazu Kato於1993年所發展,之後由華盛頓大學HIT Lab釋出成為一個開源程式碼,是早期幾乎所有想要嘗試開發擴增實境應用的研究人員所採用的一個函式庫。ARToolKit的原理主要是利用正方形標記四個邊的平行關係進行攝影機方位的初步估算,之後再用標記四個頂點的位置優化攝影機方位的計算。 隨著電腦視覺技術的進步,目前像標記這種平面的圖案可以用另外一種稱為homography的技術[3]進行攝影機方位的估算。由於homography可以藉由攝影機所拍攝的畫面與圖案中的特徵點進行匹配後而取得,因此任何的平面圖案只要其上有足夠多的特徵點即可用它來取代傳統擴增實境的標記,進行更多樣化的擴增實境應用,而這也將擴增實境技術帶入另一個全新的應用領域。 鑒於擴增實境未來在智慧型手機上的應用潛力,手機晶片大廠Qualcomm率先開發了一個名為Vuforia的擴增實境軟體開發套件,此套件可讓使用者以任意圖案做為相機追蹤的標記(如圖2所示)並以此開發擴增實境相關應用。個人認為Vuforia不僅只是一個擴增實境的軟體開發套件,它也開創了一個商業的營運模式,一般使用者可以免費使用Vuforia,只有使用量大於一個數量級以上時(即商業應用時)才需要進行付費的動作。 Vuforia可與目前主流的手機作業系統iOS及Android開發環境相整合,同時也可以跟目前知名的遊戲製作軟體unity結合,而由於unity可以輕易的將製作的系統轉換成iOS及Android平台下的app,加上Vuforia在unity平台上使用的便利性,使得一般使用者即使不諳程式設計,也可以依照Vuforia官方網站所提供的教學案例一步步製作出屬於自己的擴增實境app,這使得擴增實境相關應用的開發難度大幅降低,為擴增實境技術的推廣施了很大的一把助力。 目前Vuforia除了可用平面影像作為相機追蹤的物件之外,它也支援立方體及圓柱體追蹤物件,其雲端辨識能力可支援非常大量的影像匹配,同時Vuforia的功能也持續地在進步,它支援所謂的延伸追蹤(extended tracking),當追蹤標的不在攝影機視野內時,系統也可以利用周圍環境的自然特徵進行攝影機的定位。另外,Vuforia的智慧地形(smart terrain)可以讓使用者掃描整個舞台場景,藉此建立舞台上真實物體之間的相對位置關係,讓虛擬物件可以根據真實舞台與使用者進行互動。此外,Vuforia也支援將真實三維物件做為追蹤標的的功能,顯示Vuforia的應用場域已逐步跨出標記圖案的範疇,朝更自然且直接的無標記式擴增實境應用邁進。 Vuforia雖然已經建立了一個擴增實境技術的商業應用模式,不過Vuforia尚無法完整體現擴增實境技術的精神及概念,人們更希望看到的可能是如電影鋼鐵人中東尼史塔克(Tony Stark)可以直接用肉眼看到虛擬物件並且用手勢跟虛擬物件進行互動。微軟公司所開發的HoloLens基本上就是希望能夠體現這個概念,使用者戴上特製的眼鏡後即可看到環境中任何添加的虛擬資訊(如圖3所示)。這種技術有賴於更高階的以環境自然特徵為標的之相機追蹤技術,例如在機器人領域中使用的同步定位與地圖構建(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)。除微軟之外,Google也在其Tango計畫中開發了一套攝影機結合慣性設備儀器(Inertial Measurement Unit, IMU)的 SLAM定位技術,雖然Tango主要是運用在平板電腦平台上,但只要攝影機方位能夠準確估算,此技術可輕易轉換至任何需要虛擬與現實相結合的擴增實境場域。 https://www.youtube.com/watch?v=qym11JnFQBM(2017/06/06) 雖然目前已有不需標記圖案輔助相機追蹤的擴增實境技術,但在市面上可見的擴增實境商品及案例中,仍然是以標記圖案式的擴增實境為主流,其中Vuforia SDK是目前各家擴增實境應用開發商所採用的主要技術。然而在商業用途中,開發商必須付費給PTC[1]才能使用Vuforia SDK,因此國內廠商若想讓自家的產品更具競爭力,開發自有技術是必然的路,此不但可降低成本,也能讓自家的產品在使用上更有彈性而不需受限於Vuforia所規範的應用架構。原則上,以homography為基礎的相機追蹤技術並不困難,但如何快速的在影像中找出穩定的特徵點並以此進行大量影像的匹配則是一個相當具挑戰性的研究課題。 目前影像特徵點偵測及比對技術可謂百家爭鳴,從早期的FAST(Features from Accelerated Segment Test)[4]、SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)[5]、SURF(Speeded Up Robust Features)[6]到後來的ORB(ORiented Brief)[7],每一個技術各有其準確度或計算效率上的不同優勢,目前已有一些研究論文[8]對各種不同的影像特徵點偵測及比對技術進行評比,廠商可參考這些研究論文並根據不同的應用場合選定適當的特徵點偵測及比對技術。其次,當需進行大量的影像特徵點匹配時,如何選定一個有效的匹配策略如是否要對特徵點做分群或indexing是另一個值得探討及測試的研究課題。 以場景的自然特徵進行相機定位是另一項更吸引人的技術,它可以達致更進階的擴增實境應用,SLAM是這一方面的關鍵技術。SLAM可根據搭配的感測器而有不同的技術,這些感測器可以是單一攝影機、攝影機結合慣性量測儀器、立體攝影機(stereo camera)以及搭配深度感測的RGB-D攝影機,不同的SLAM技術各有不同的優缺點以及實現困難度,開發商必須根據不同的應用找出適合自己的核心應用技術。 除了上述的研發重點方向之外,個人覺得在擴增實境領域還有以下幾點值得深入探討及研究: 與虛擬物件之間的互動:虛擬物件並非真實存在的物件,因此如何碰觸虛擬物件並與之互動是一項值得研究的課題。這方面技術包含可觸式介面(tangible interface)、特製可定位的手套或把手以及手勢辨識等。目前已經有一些可供使用的產品如Leap Motion等,但不同的產品各有其不同的應用場域及優缺點,當然手勢辨識是最直覺的方式,但相對而言其技術難度也更高。 虛擬物件與真實物件的遮蔽問題:目前大部份的擴增實境技術都是將虛擬物件直接疊加於背景影像上,因此無法有效呈現虛擬物件與真實物件之間因深度不同所造成的遮蔽效果。想要正確呈現虛擬物件與真實物件的前後關係,必須要取得整個場景約略的三度空間結構資訊,而這有賴於更進階的3D電腦視覺技術如structure from motion或是利用SLAM技術所伴隨產生的地圖資訊。Vuforia的smart terrain就某種程度而言即是用來解決此問題。 更真實的虛擬物件呈現:目前的擴增實境技術中所疊加的虛擬物件,人們幾乎可以立即的區分出那是一個虛擬物件,其主要的原因在於其光影效果與真實環境並不相符,因此如果要讓人們無法區分出真實與虛擬物件,我們需要明確的估算當下場景中光源的位置及其顏色。此外,由於光會在物件之間互相反射,因此為了展現逼真的虛擬物件呈現效果,場景的三度空間資訊也必須取得,同時即時的算圖 (real-time rendering)技術也不可或缺,這些都是相當具挑戰性的研究課題。 智慧型穿戴裝置的人性接受度議題:目前的擴增實境技術大都須透過一個載體來呈現,這個載體可以是平板電腦、智慧型手機或是頭戴式顯示器。如果是頭戴式顯示器等智慧型穿戴裝置,則在設計時必須考慮人性接受度的議題。一般的頭戴式顯示器可區分為video see through及optical see through兩大類。Video see through是讓使用者透過攝影機看到真實世界,它在虛擬與真實結合方面較容易實現,但相對而言人的雙眼必須包覆在整個顯示器中,因此如果系統有較大的延遲時容易造成暈眩的問題,同時攝影機的位置與眼睛的位置也有一些差異,這都會造成接受度上的問題,尤其是長期配戴時可能對人體造成更大的影響。Optical see through則是讓使用者透過鏡片直接看到真實世界,因此比較容易被人們所接受,但相對而言其技術難度更高,其定位準確度及系統延遲都必須達到更高的水準才能有無縫的擴增實境呈現。 參考文獻: J. Carmigniani and B. Furht, Augmented reality: an overview, Handbook of Augmented Reality, Chapter 1, pp. 3-46, 2011. I. Sutherland, A head-mounted three-dimensional display, AFIPS Fall Joint Computer Conference, pp. 757-764, Washington, DC, 1968. R. I. Hartley, A. Zisserman, Multiple View Geometry in Computer Vision, Cambridge University Press, 2nd edition, ISBN: 0521540518, 2003. E. Rosten and T. Drummond, Machine learning for high-speed corner detection, In Proceedings of European Conference on Computer Vision, pp. 430-443, 2006. D. G. Lowe, Distinctive image features from scale-invariant keypoints, International Journal of Computer Vision, Vol. 60, No. 2, pp. 91110, 2004. H. Bay, A. Ess, T. Tuytelaars, and L. van Gool, Speeded-up robust features (SURF), Computer Vision and Image Understanding, Vol. 110, No. 3, pp. 346359, 2008. E. Rublee, V. Rabaud, K. Konolige, and G. 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發布日期:2017/07/04
資料來源:台灣科技大學化學工程系
人為溫室氣體排放引發的全球氣候變化,已被認定為目前全球所面臨的最大環保挑戰。而人為溫室氣體排放主要是來至使用化石能源所產生的二氧化碳,根據國際能源總署(International Energy Agency, IEA)於2016年公佈的「世界主要能源統計」(Key World Energy Statistics)資料顯示,我國2014年因能源使用產生之二氧化碳排放總量約為250百萬公噸,約佔全球排放總量的0.9%,我國每人平均排放量為10.68公噸 (IEA, 2016),雖然我國並未被列入氣候公約的規範,但在全球人為溫室氣體排放的地位相當受注視,基於國際趨勢與減量責任,近年來我國亦積極推動節能減碳,期能降低化石能源使用所排放的二氧化碳。具體的減量規劃,除了積極推動能源節約、發展低碳能源、調整產業結構等措施之外,還需考量對於化石能源使用後所產生的二氧化碳直接進行捕獲、處理與封存。為了維持產業之競爭力,同時兼顧二氧化碳減量,我國應積極推動二氧化碳捕獲技術之研發,以減少對經濟及產業發展所產生的衝擊。近年來全球積極研發化石能源使用後所產生二氧化碳的處理減量相關技術,包括:二氧化碳之捕獲濃縮技術、轉化及再利用技術、與儲存及固定技術等。二氧化碳捕獲與封存已認為是未來推動減碳的主要方式之一,然而各項二氧化碳捕獲與封存技術的開發、設置及操作應用,仍有許多障礙待克服。化學迴路程序(Chemical Looping Process)為新近發展的能源技術,除可產出熱能使用,且不需氣體分離濃縮即排出高純度之二氧化碳氣體。化學迴路程序係透過載氧體(常為金屬氧化物)與燃料進行燃燒反應,燃燒後之還原態載氧體藉由空氣氧化為氧化態,同時產生熱能。化學迴路程序常用載氧體有鐵、銅、鎳、錳等金屬氧化物,而使用之反應器則以流體化床及移動床兩種型式為主。近年來化學迴路程序除在大型燃燒系統進行捕碳應用的研究外,對於中小型規模系統的應用也漸受重視。 化學迴路程序(Chemical Looping Process)是一項結合二氧化碳捕獲與濃縮的能源燃燒技術,將燃料燃燒所需的氧來源,由空氣中的氧氣改為載氧體(Oxygen Carriers)中的氧原子提供,載氧體在燃料反應器(Fuel Reactor)及空氣反應器(Air Reactor)間循環使用,化學迴路程序可由圖1所示。 在燃料反應器進行燃燒反應時,燃料與載氧體進行反應,產生為二氧化碳與水蒸氣,將水蒸氣冷凝後即可獲得高濃度之二氧化碳。被還原後的載氧體輸送至空氣反應器,與空氣進行氧化反應以便循環使用(Chiu and Ku, 2012)。載氧體自空氣反應器攜帶熱能輸送至燃料反應器,維持800-1000C的反應溫度,燃料與氧化再生之載氧體進行反應。載氧體在兩反應器間反覆還原與氧化,在燃料反應器可產生高純度二氧化碳,而在空氣反應器可獲得熱能。因此化學迴路程序所產生之二氧化碳具有無須分離單元即可直接封存之優勢,具有低成本、高能源效率之優點。 化學迴路程序初期應用研究多是以氣體燃料之燃燒為主,燃燒排放氣中二氧化碳濃度可達到95至99%以上(Kolbitsch et al., 2009; Sridhar et al., 2012);目前則相當重視化學迴路程序對於固體燃料(如煤炭、石油焦、生物質等)燃燒的應用。運用化學迴路程序進行固體燃料燃燒時,通常須先以氣化劑(水蒸氣及二氧化碳等)將固體燃料氣化為CO及H2,載氧體再將CO及H2燃燒為H2O及CO2。一般認為固體燃料化學迴路燃燒之反應速率決定步驟是固體燃料氣化(Leion et al., 2007; Mattisson et al., 2009; Wu and Ku, 2016),因此必須改善固體燃料氣化效率或是改變氣化機制,以提升其化學迴路燃燒效率。 化學迴路程序使用之載氧體需具備攜氧量高、反應性佳、機械強度高、抗燒結及抗積碳能力佳、價格低廉,及環境毒性低等條件,目前最常用的載氧體為鐵、銅、鎳、錳等金屬氧化物,其比較如表1所示(Fan, 2010; Johansson et al., 2004)。鎳系載氧體因氧化還原反應速率高、轉化率高、迴路性能佳等因素而備受矚目,但價格高;銅系載氧體價格較為便宜,且攜氧量高、環境污染較低、反應性佳,但易發生高溫燒結的現象;錳系載氧體之反應活性、抗燒結和抗燒結能力佳,但機械強度差,在長時間操作易碎裂;鐵系載氧體之反應速率低於其他金屬系載氧體,但較不具環境影響、價格低廉,且具備特有的產氫能力等優點,所以成為近年來化學迴路程序相關探討所使用之主要載氧體。 由於化學迴路程序操作過程,載氧體在燃料反應器及空氣反應器間循環高溫流動,容易因燒結或是碰撞耗損導致載氧體反應效率下降,因此複合載氧體之開發成為改善載氧體機械性質的主要方式之一,複合載氧體常用的支撐物(support)包括Al2O3、TiO2、ZrO2、NiAl2O4、MgO、SiO2與MgAl2O4等,目前已證實可長時間操作之複合載氧體包括NiO/NiAl2O4、Fe2O3/Al2O3、Fe2O3/TiO2、CuO/Al2O3等,其具有反應活性高及磨損率低等優點(Mattisson and Lyngfelt, 2001; Adnez et al., 2004; Hossain and Lasa, 2008; Huang, et al., 2017)。 化學迴路系統之反應器設計需要考量燃料與載氧體接觸良好、載氧體在燃料反應器與空氣反應器間輸送順利、且應具有良好氣密性。目前國際間有關化學迴路反應器的形式,主要分為流體化床反應器及移動床反應器兩種。 使用流體化床反應器(Fluidized Bed Reactor)之化學迴路反應系統,是將空氣反應器及燃料反應器,分別採取高速上升流體化床及低速氣泡流體化床設計。反應器操作通常在常壓進行,在燃料反應器中,載氧體與燃料反應後經溢流裝置進入空氣反應器,而載氧體在空氣反應器氧化後,被高速氣流帶入旋風分離器進行氣固分離,分離出的載氧體再進入燃料反應器重新反應。流體化床反應器的優點是能夠使氣體和固體在高速提升流體化床中強烈的混合接觸,高速上升的氣流亦能夠提供足夠的驅動力,使載氧體在兩個流體化床中可持續進行迴路,但載氧體損耗量亦隨之增加(Lyngfelt, 2011; Xiao, 2014)。 美國俄亥俄州立大學所開發之移動床反應器(Moving Bed Reactor),載氧體與燃料在反應器內是以逆流方式流動,轉化效率高,因此可減少反應器體積,降低反應器建造成本與載氧體使用量,可避免載氧體因流體化所產生的碰撞耗損;以使用Fe2O3載氧體而言,流體化床使用量約為移動床使用量的3倍,主要在於流體化床操作時因進行較激烈的混合攪拌,需有較大量之載氧體進行反應 (Fan, 2010)。 二氧化碳捕獲技術在國際上都已有多項實廠操作案例,包括燃燒後捕獲、燃燒前捕獲及富氧燃燒等,不過仍有能耗高、補捉成本不符合經濟效益等困難。以燃煤電廠為例,若結合二氧化碳捕獲技術估算,評估各項二氧化碳補獲程序之發展潛力,結果如表2所示,使用不同二氧化碳補獲技術將可能減少約6至14%的發電效率(Figueroa et al., 2008),經換算後每噸二氧化碳捕獲成本約介於25至60美元,由於化學迴路程序所產生之二氧化碳濃度可達95%以上,因此不需額外捕獲程序即可壓縮、封存。未來化學迴路燃燒商業化之後,其捕獲成本約為15至30美元,較其他二氧化碳補獲程序在成本方面有明顯競爭力(Figueroa et al., 2008)。當二氧化碳捕獲效率達90%以上時,不同煤炭轉化程序結合二氧化碳捕獲技術的能源轉換效率估算結果如圖2(Li and Fan, 2008),合成氣化學迴路程序(Syngas Chemical Looping,SCL)與煤炭氣化結合選擇性氫氣薄膜分離程序(Coal Gasification with H2 Selective Membrane Process)應用於電能或氫能生產的能源轉換效率分別可達約40%與約65%,可視為煤炭氣化程序的改善技術之一。而化學迴路程序應用於煤炭燃燒(Coal Direct Chemical Looping Process,CDCL),其電能或氫能生產的能源轉換效率分別為50%與80%,明顯高於其他煤炭轉化程序。以傳統粉煤燃燒程序為例,若結合乙醇胺(Monoethanolamine,MEA)化學吸收技術捕集二氧化碳效率達到90%時,發電效率將降低約30%,並增加約80%的發電成本;而若應用化學迴路程序,燃煤發電效率可能僅減少約6%,發電成本增加約30%(NETL, 2010; Fan et al., 2012),因此化學迴路程序應用於煤炭燃燒是相當具有發展潛力的淨煤技術。 傳統焚化程序燃燒廢棄物時,焚化爐的操作溫度須保持在850 C以上,以確保廢棄物完全燃燒,因此經常需添加輔助燃料是保持焚化爐燃燒溫度。化學迴路程序可應用於中小型規模的廢棄物燃燒處理,減少或不需要添加輔助燃料,同時亦可提供熱能利用,使廢棄物處理成本可有效降低。 國內曾以移動床反應器對電子業常見廢溶劑異丙醇溶液進行化學迴路燃燒實驗,並在入口及出口端分別各加裝螺旋輸送器,藉由上段螺旋輸送器將載氧體從載氧體儲槽中輸入至燃料反應器內,而下段螺旋輸送器則是將反應後的載氧體排出燃料反應器外。異丙醇水溶液通入氣化器氣化後,送入燃料反應器與載氧體進行還原反應。實驗結果顯示,於24小時連續操作下,燃料轉化率及二氧化碳產率可接近100%,因此以移動床反應器處理有機液體廢棄物,初步評估具有發展潛力(顧洋等,2011;顧洋等,2012a)。 國內並曾選擇熱固型塑膠聚氨酯(PU)及熱塑型塑膠聚丙烯(PP)進行化學迴路燃燒實驗,為提高氣化反應器滯留時間,使用雙套管式移動床反應器,外管作為輸送載氧體使用,內管則是作為固體燃料之氣化槽。實驗結果顯示,固體燃料可在移動床反應器降解,燃料轉化率及二氧化碳產率可接近100%。由於PU及PP可分別提供28及46 MJ/kg的熱能,與煤炭所含熱量相近,因此以化學迴路程序處理廢塑膠,不僅不需要添加輔助燃料即可達到完全轉化之溫度,亦具有產生熱能之附加價值(顧洋等,2012b)。 化學迴路程序亦可應用於氫氣製備,依據不同之氫氣生成反應,化學迴路產氫技術主要可區分為化學迴路重組程序(Chemical Looping Reforming,簡稱CLR)及化學迴路產氫程序(Chemical Looping Hydrogen Generation,簡稱CLHG)兩類。 化學迴路重組程序(CLR)是將燃料與微量的水氣,在燃料反應器進行部分氧化反應(Partial Oxidization Reaction),生成一氧化碳及氫氣。再以水煤氣轉換反應器(Water Gas Shift Reaction,簡稱WGS),使一氧化碳與水氣進行水煤氣反應生成氫氣及二氧化碳,化學迴路重組程序可使用流體化床或移動床反應器進行 (Moldenhauer et al., 2012)。 化學迴路產氫程序(CLHG)則使用移動床反應器,將載氧體於燃料反應器與燃料反應,還原態載氧體再進入氫氣反應器與水蒸氣反應,水蒸氣被還原成氫氣,而載氧體則恢復為氧化態,並回到燃料反應器內持續迴路操作,目前已規劃放大規模至1-10MW化學迴路產氫系統(Zeng et al.,;2012 Cho et al., 2014;Kim et al., 2013; Liu, et al., 2016)。 化學迴路程序可應用於化學品製造,化學迴路氣化程序(Chemical Looping Gasification,簡稱CLG)是將燃料於燃料反應器中以低於燃料理論需氧量之條件下進行部分氧化反應生成一氧化碳及氫氣,並可透過費雪-托普許製程(Fischer-Tropsh,簡稱F-T)將一氧化碳及氫氣合成化學品,目前生產合成氣之化學迴路氣化系統規模約0.3-140kW(Rydn et al., 2006; de Diego et al., 2009; Prll et al., 2010; Luo et al., 2014; Wu and Ku, 2016);或透過化學迴路氣化程序所產出之氣體產物包括CO、H2及CO2,可利用觸媒反應轉化為低碳化學品如甲醇、二甲醚等(Zeng et al., 2012; Bayham et al., 2016)。 化學迴路程序近年來在國際間迅速發展,已被認為是未來深具節能減碳應用潛力的關鍵技術之一,無論在系統、材料及應用方面都有長足發展,但大概仍需經過5至10年的研發來突破各項技術瓶頸。化學迴路程序商業化的關鍵之一,取決於製備載氧體的成本競爭力,因此目前關於載氧體的研究,著重於將低成本的天然礦石或廢棄物等材料,透過改質(如如添加鹼金屬、鹼土金屬與部分過渡金屬氧化物等)製備成具有低成本、良好反應活性及使用壽命長等特性的載氧體,促進燃料轉化率與二氧化碳產率。至於固體燃料的化學迴路燃燒,未來則期望透過氣化技術發展及程序模擬,優化固體燃料燃燒之操作條件,來改善固體燃料轉化效率。有關於化學迴路程序應用方面,除在大型燃燒系統持續進行捕碳應用的研究外,對於中小型化學迴路程序的應用已漸漸受到重視,包括廢棄物燃燒處理、產氫及化學品製造。期望化學迴路程序的持續研發,將更開拓其在減碳、節能、環保等工程領域方面的應用。 顧洋,郭俞麟,曾堯宣,林怡均,2011。「節能性化學迴路反應程序處理電子業廢溶劑之技術開發」,行政院環境保護署創新育成計畫。 顧洋,郭俞麟,曾堯宣,王文,邱炳嶔,吳鉉智,2012a。「逆流式移動床反應器之廢溶劑處理系統」,中華民國新型專利,證書號:M439514。 顧洋,郭俞麟,曾堯宣,林怡均,2012b。「化學迴路程序處理廢塑膠之技術開發」,行政院環保署創新育成計畫。 Adanze, J., de Diego, L. 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發布日期:2017/07/04
資料來源:台北科技大學自動化科技研究所
人工智慧最近在這一波的浪潮下,顯得格外引人注目,舉凡電商、醫療、金融、汽車、機器人等都牽扯到人工智慧,因為在後PC時代,電腦硬體毛利愈來愈低,再加上網路資訊的發達與社交軟體的盛行而產生許多大數據,也因此全世界目前許多商機皆往大數據的應用進行。但有一點必須提醒,唯有大數據並不能直接對商業產生任何效益,而是大數據背後所代表的大知識才是有價值的,所以人工智慧與機器學習扮演了如何擷取大知識的關鍵工具。 在這樣的氛圍下,人工智慧如何應用到機器人將是智慧機器人產業主要關鍵因素。雖然目前機器人的硬體設計不至於達到完美,但設計上都已經成型,例如移動式、雙足機器人、無人飛機。不過目前市場上機器人的應用,還不能見到許多智慧機器人的殺手級產品(Killer applications),主要的原因還是在於人工智慧在機器人上還沒有做到能應付環境多變化性的目標,例如學習如何與人類互動式的談話、動作技能的學習、環境影像識別等。從另一方面來看,人工智慧中深度學習的興起,加速了智慧機器人導入市場的決心,尤其是Google AlphaGo例子告訴大家,電腦是可以戰勝人類。也因此,全世界從事機器人的相關單位開始將深度學習中的多層次神經網路架構配合大數據來解決人工智慧的問題。以下就人工智慧在服務機器人與工業機器人之發展來說明國際上智慧機器人應用的趨勢。 服務機器人顧名思義就是協助人類於食衣住行育樂,目前大部分應用還是以育樂為主,主要應用為與人類進行社交活動的機器人。首先提到的是日本軟體銀行Pepper機器人,它具有影像鏡頭與麥克風,可分別偵測使用者的臉部表情與聲音,進行對話或是簡單接待服務。在今年初舉辦的全球最大消費性電子展(CES 2017)可看到許多公司開始推出自家的社交機器人,包括由麻省理工學院Breazeal教授募資所開發的Jibo、Mayfield Robotics的Kuri、Bosch的Mykie、LG的Hub,此外台灣華碩也有自己的機器人Zenbo(上述機器人圖片詳見圖一)。社交機器人之決勝的關鍵在於人工智慧所提供的影像與語音可否讓機器人在情感上與人類有所共鳴,且機器人如何整合深度學習達到具有線上學習的能力,這些問題都將是研發社交機器人所必須思考的技術方向。 Photos from: http://goo.gl/ijCSxf (Pepper), http://goo.gl/L9VPWf (Jibo), http://goo.gl/TcOMhc (Kuri), http://goo.gl/BwA9Ui (Mykie), http://goo.gl/16WGYG (Hub), and http://goo.gl/VbDxMq (Zenbo). 服務機器人在行的應用包括無人車於清潔與導覽方面的服務,在清潔應用中最著名的就是iRobot掃地機器人,不過目前國內外已相繼有許多掃地機器人的產品推出,可看出掃地機器人的市場已經飽和。至於機器人於導覽方面的應用,比較適用於有大型的場域,例如機場與賣場。韓國在導覽機器人也已投入許多研發資源,例如LG開發Airport Guide Robot(見圖二)可在機場為旅客服務;日本為迎接2020年東京奧運,羽田機場導入17家相關機器人廠商進行打掃清潔、移動支援、諮詢引導三方面服務,例如日本ALSOK的Reborg-X(見圖二);台灣則有金寶集團旗下三緯公司開發的XYZrobot整合型服務機器人,目前已應用在特力屋,此外還有許多學研單位皆有導覽機器人成果。人工智慧於機器人的應用主要技術困難點在於如何使機器人自我建構環境地圖、自我導航、閃避障礙物,不過這些技術在無人自駕車市場發展下也同時一併獲得解決。 圖二、商用導覽機器人(左起Airport Guide Robot、Reborg-X、XYZrobot) Photos from: http:// goo.gl/Tl2MKm (Airport Guide Robot), http:// goo.gl/MHmhSp (Reborg-X), and http:// goo.gl/4yLGS6 (XYZrobot) 不過近年來漸漸有許多國外公司開始開發機器人於廚房或餐廳的應用。Moley Robotics預計開發能做2,000道菜的雙臂機器人(見圖三),此款機器人著重於如何模仿人類手臂動作來煮菜。Moley主要使用Shadow Robot company提供的24關節機器手爪達到動作靈活性,不過它視覺系統尚未成熟,所以食材都必須擺設在預設的位置。機器人於食的應用上,中國是目前提出較多成果的國家,例如山東大陸科技有限公司建立全球第一家以「機器人服務與娛樂」為主題的科技概念體驗餐廳,蘇州崑山也有一家以機器人為主題的餐廳,機器人可以為顧客點菜、做菜、上菜和表演節目。就目前全世界的趨勢來說,服務機器人於食的應用多為展示性質,尚談不上商機,主要的技術門檻在於煮飯工作對機器人來說是一件困難的工作任務,需要控制多關節的手臂與手爪,做出自然靈巧煮菜動作;另一方面,煮菜也需要更高影像辨識技術來辨識食材,導致智慧機器人於食的應用相較於其它應用來的不易。 在工業4.0得推波助瀾下,機器人的角色已不再只能重覆教導軌跡而已,而是具有認知能力的工業機器人。簡單來說,機器人利用搭載的影像與力量感測器解讀環境的變化,再透過人工智慧決策技術規劃機器人的動作,如此才有辦法解決目前製造工廠中產品少量多樣的問題。而目前工業機器人所面臨的應用在電子業包括零件分撿、取放零件、插件、組裝;金屬業所需研磨、拋光;汽車業中噴漆、塗佈、拋光;食品產業所需包裝等。這些應用對工業機器人來說都是挑戰,絕對不是單靠工業手臂動作功能就可完成工作任務,皆需搭配影像與力覺感測,再使用智慧控制才能解決。目前工業機器手臂的使用上,人機協同機器人近年來逐漸嶄露頭角,包括Kuka iiwa與 Universal Robotics機器人,這些協同式的機器人透過關節馬達模組加上力量感測器,可達到直覺式的教導。雖然協同式機器人有簡單的使用方式,但是在機器手臂的重現精度遠不及現有多軸關節式工業手臂,此外手臂末端的力量感測靈敏度尚未有具體數據資料,因此應用上必需謹慎選取,以免無法滿足工作精度要求。除了協同式教導以外,在工業手臂加上Eye-on-hand影像模組也是目前最新的趨勢,Rethink Robotics(見圖四)透過機器手臂上內建Cognex攝像機,同時頂部有另一個像機擷取較廣闊視野,ABB YuMi雙臂機器人與國內達明TM Robot(見圖四)則只有在手臂上內建相機,不過這些手臂皆有協同式教導與攝像機的功能。 圖四、具影像模組之協同式機器人(左起Rethink Robotics Sawyer、ABB YuMi、TM Robot) Photos from: htttp://goo.gl/IkDdH0 (Sawyer), http://goo.gl/CmQ23G (YuMi), and http:// goo.gl/Mk3CEt (TM robot) 目前部分國外機器人廠牌有提供應用端的軟體解決方案,反觀國內從事機器人相關零組件研發的公司大多著重於硬體的開發,對產業的應用軟體解決方案並無明確的規劃藍圖,這樣很容易造成終端產品無法落實到使用者。這邊所提到軟體解決方案,目前較大的機會還是要利用人工智慧技術補足與國外競爭對手的差異,而政府已經意識到此問題,所以陸續投資許多資源補助產學研提升國內在機器人發展的軟實力,並藉由人工智慧相關技術幫助機器人產業的發展。人工智慧於機器人的研發目前主要還是以國內大學院校與法人為主,重點方向為如下。 人工智慧學習的過程中,機器人為了達到像人類一樣靈活的動作,具有冗餘自由度的機器手臂是必需的,好處是可做出避免干涉且靈活度高的動作規劃。此智慧型手臂可透過人工智慧學習高速運動控制用以達成高速運動與減低手臂震盪的雙重目標;智慧型軌跡追蹤與力量控制方面,配合智慧型控制方法可降低機器手臂末端點的移動誤差,可在不確定的條件下達成智慧強健軌跡追蹤控制;最後機器人在動作控制上常常需要搭配力量限制條件,因此同時考慮軌跡追蹤與力量控制的問題亦是智慧機器人需要解決的問題。 智慧機器人可分擔部份人力,解決了製造與服務業勞動力不足的問題。目前工廠使用機器人的工作環境完全與人類操作員隔離開來,以致許多複雜與需要人機分工的工作無法藉由機器人完成;同樣的,服務機器人必須時時刻刻面對人類使用者,並與他們一起合作完成日常工作任務。因此,無論是工業或是服務機器人,都需要與人類協同分工來完成較複雜的任務。人工智慧將用以解決如何機器人與人協同作業,換句話說當機器人與人類在同一個環境下一起工作時智慧演算法需處理如何保持人類安全且達到最大工作效能。此外人工智慧也需解決機器人如何透過示範學習增進自身動作,以Life-long方式循序的學習改進行為技巧能力。 自動搬運車(AGV)於倉儲物流應用日趨重要,機器人於環境地圖建構,以及導航避障的技術皆需要人工智慧的方法來改進,甚至大規模的AGV系統中路徑規劃與任務分派也同樣需使用人工智慧技術解決。目前因為無人自駕車快速發展,相關的軟硬體技術皆可運用在自動搬運車上,例如設計適合人工智慧演算法的電腦與晶片,還有道路辨識與行人偵測等軟體技術。 智慧機器人需要認知了解自己在環境中狀態,包括自身位置與環境周遭事物。認知能力的取得主要透過影像處理技術,其中影像辨識扮演重要角色。人工智慧的機器學習一直以來都在解決分類辨識問題,近年來因深度學習的突破與電腦硬體計算速度加快,幫助了機器學習中模式分類效能。目前智慧機器人研究正在開發透過大量資料收集與深度學習技術辨識人臉與物件,以滿足使用者對服務機器人的期待。 Chatbot機器人的發展也影響了智慧機器人,透過聊天資訊的介面可讓使用者與電腦溝通,其中Chatbot需處理自然語言的問題,而深度學習在這方面的研究也成為近年來最熱門的研究之一。回顧Turing對人工智慧的所下的操作定義,當機器人可以不被人類發現是它與人類對話時,人工智慧就進步了一大步。有了聊天機器人,再搭配語音辨識與合成技術,服務機器人應用將會更多,因此目前國內亦有許多產學研單位在中文語音與自然語言處理有所投入。 目前人工智慧與智慧機器人皆是國際上最熱門的議題,2016年市場上機器人相關公司的收購金額高達160億美元以上,且人工智慧也是後PC時代全球產業所冀望的一個技術出口,因此如何緊密地結合這兩個技術,將會影響未來世界科技發展與改變生活型態。以服務機器人來說,所有產業都想辦法將人工智慧導入機器人中,不過當軟體與硬體平台尚未整合周全導致人工智慧的服務還不到位時,業者就急於推銷機器人,不免有雷聲大雨點小之疑慮。另一方面,目前人工智慧在工業機器人的應用甚少,主要原因來自於製造業者還脫離不了傳統大量製造的思維與智慧機器人於工業上應用可行性的疑慮,所以機器人還是被要求執行固定的動作工序,停留在工業3.0階段。不過在這關鍵階段,是否能提出有效明確的技術說服製造業者導入智慧機器人,將未來研發布局策略。以下針對人工智慧於下階段的研發布局策略說明。 機器人與物聯網的結合下,智慧機器人的控制將不再只是一對一的進行控制,還可執行一對多、多對一,或是多對多的控制,這將提升整體的執行效率;且在與物聯網的結合下,智慧機器人將不再是單獨的個體,除了機器人與機器人之間可以進行溝通外,機器人還可透過網路與人進行交流與溝通,解決穩定性、任務完成性與學習能力的問題。此外物聯網機器人利用雲端將數據儲存,透過雲端計算可以進行於感測數據、學習、運動規劃的平行網格計算統計分析,甚至做到集體學習,並提供最佳的配置與發佈。 機器人就是一個高度整合的系統,其中包含感知、決策、控制等許多技術,每項技術都足以成立一家公司;但反過來說,任何單獨一項技術也不足以完成整體智慧機器人應用。智慧機器人系統複雜度仿如無人自駕車系統需整合許多相關技術服務,機器人牽涉到IT技術、電子感測組件、晶片與嵌入式系統、網際網路服務、系統整合商等,因此如何從系統的角度切入設計機器人並整合技術供應鏈,完成從感知訊號搭配人工智慧決策系統以致產生靈活動作,才能開發出較佳的智慧機器人。 對第一線的製造工廠而言,是否願意建置智慧機器人產線,投資報酬率是其中主要關鍵考慮因素。正因如此,當導入智慧機器人的同時,若無法以很短時間把產線調整好,很有可能將會失去原本的產能並造成極大損失。為了避免讓業主有這樣的疑慮,下階段智慧機器人必需很明確提出實用且已經在某些示範工廠驗證過的模組,至於哪些模組是製造業廠商所需要的,必需對各產業的製造工藝有所了解才能定義與開發實用的功能模組。 深度學習在這波人工智慧浪潮佔有舉足輕重的角色,深度學習是否能夠落實到機器人,仰賴機器人是否有足夠的計算能力。當我們發現Google AlphaGo使用1,202個CPU及176個GPU並產生上萬瓦的功率,我們就知道人工智慧目前還不足以戰勝人類。未來人工智慧能實際地應用到機器人上,機器人需搭載著高計算密度與低能耗的硬體,否則機器人可能使用不到幾分鐘就必需充電。
發布日期:2017/06/06
資料來源:中央大學資訊工程系
身處在資訊快速傳播時代中的我們,對於資料的保密逐漸重視,進而提升對身分認證系統的需求,該類型系統應用範圍極廣,從政府機關管制區出入到日常生活中的網路消費行為,可說是隨處可見。而傳統的身分認證方式如證件出示、帳號與密碼的輸入、機器讀取晶片卡等,它們多半是基於「我知道什麼」或「我有什麼」的原則下來設置,容易發生被自己遺忘,或是被有心人士盜用的情況。有鑑於此,近年來愈來愈多身分認證系統利用生物特徵 (Biological Feature)作辨識,此種方式是基於「我是誰」的認知,較常見的生物特徵包括虹膜、面貌、指紋等生理結構,或是簽名、姿態、走路步伐等動態行為。它們具有極難被猜出、分享、偽造的特性存在,也幾乎不會隨著時間而改變,是相當穩定的因子。 以手寫簽名(Handwritten Signature)作為一種生物特徵應用在身分認證上,具有很多優勢,除了被應用在需要提供權限的場合中,例如:使用信用卡消費的賬單簽收,相較於其他生物特徵在辨識時,使用昂貴的硬體設備來擷取資料,簽名認證只需透過簡單的手機或平板電腦,透過離線(Off-line)或是線上(On-line)的方式,取得使用者的手寫資料即可。 簽名認證的研究已經發展多年,擁有相當豐富的研究成果。然而,其資料來源絕大多數是透過掃描機得到的二維影像;或是從觸控螢幕上取得的二維簽名軌跡(如圖1)。由於二維的簽名軌跡僅帶有外觀資訊,如尺寸大小或筆劃方向等,因此容易遭人模仿,產生難以分辨的仿造簽名,導致系統保護機制遭到破解。有鑑於此,空中的手寫簽名便成了值得探討的研究議題,比起傳統的手寫簽名影像,空中手寫簽名(如圖2)多了「深度(Depth)」資訊,並且將手寫範圍從二維平面提升至三維空間,能參考到的資訊量相較於二維影像會更多,很難被其它人臨摹,再者增加以何種簽名樣式,更能有效地提升仿簽的困難度。 傳統上,基於影像的手寫簽名認證,已經有許多學者投入研究多年,不論是線上或離線的處理模式,相較於空中的手寫簽名來說,成果相當豐碩。但可惜的是,許多能對二維手寫簽名提取出來的特徵,並不適用於空中手寫的情境上,因為使用者在空中進行手寫時,不像接觸平板那樣,可以藉由提筆與收筆的時機點來決定系統何時該記錄軌跡與輸出結果,而且不同使用者的簽名而言,在風格上會存在著差異性。舉例來說,中文簽名通常由兩到三個字所組成,使用者在看得到的書寫區域上簽名,字與字之間通常會有相當大小的空白區域(如圖3)產生,這種在影像上所擁有的空白區域,可當作是一種個人的簽名習慣。但在空中手寫簽名中,因為不存在實際的書寫區域,手寫時無法推斷字與字之間是否重疊,容易造成所有的筆劃都擠在一起,無法找出字與字之間存在的間隔(如圖4)。但某些手寫特徵,例如:手在移動時產生的加速度,卻十分適合在三維空間中手寫的情境,可惜運算複雜,背後會牽扯到許多的數學理論,必須在軟體實作上花費些心力,可謂事倍功半。 拜科技進步之賜,空中手寫的研究在近年來已有所突破,從早些年前使用攝影機追蹤手部移動軌跡,到今日各式各樣的體感設備或電子儀器。例如:Kinect(如圖5)、Myo手環(如圖6)、陀螺儀與加速規等,這些裝置的出現,大大地降低開發空中手寫應用時的困難度,導致各項學術研究與商業服務傾巢而出,擁有相當豐碩的成果(如圖7)。觀察目前國際間研發潮流乃是著重於如何穩定地以一般CCD攝影機追蹤使用者手寫時的指尖並無須配戴任何其它裝置即可完成凌空手寫字。 考量到何種簽名樣式能有效地提升仿簽的困難度,以及適合國內學者著手研究的特性,那麼規定為中文字進行空中手寫簽名認證再適合不過,中文除了是我們平常所熟悉作為溝通的媒介外,較注目的地方在於中文的書寫規則比起其它語言更加複雜,以ㄧ個中文字來說,就可能同時存在好幾組不同的筆劃結構;況且也不是每個人書寫習慣都能一致,就算針對同一結構的筆劃,不同的筆順也會影響其間手指的起落跟運轉,如此一來,特徵的變化程度將會更加豐富,有效阻絕系統資料遭到竊取。以圖8為例,使用者凌空手寫中文字時會產生實筆(藍色)與虛筆(紅色)兩種筆順,由於虛筆筆順亦包含了使用者的書寫習慣,因此可以作為簽名認證的特徵。由於我國是少數使用繁體中文字的國家,因此國內學者對於擷取使用者於中文字簽名認證時的生物特徵具有相當的優勢與經驗,而目前中文簽名認證系統中,以鴻海所投資的AirSig最為著名,其使用者可將手機當作筆並凌空進行中文簽名認證,未來若能讓使用者直接凌空寫字簽名而無須配戴或手持任何裝置將是研發趨勢。 由於簽名認證系統刻意可以讓使用者不必在規定的筆順下來進行簽名以提升生物辨識的鑑別力,每位使用者就能創造專屬於自己的簽名模式,把在此手寫筆順下所產生的簽名軌跡當作密碼,設定於系統來保護重要資訊。此外,在相關的應用上,凌空手寫的人機互動模式,將可以用於智慧電視的遙控、智慧家電的操作、汽車導航系統的文字輸入與認證等等,又例如近來受到重視的FinTech亦需要個人身份認證系統,未來則可以讓使用者直接裝設在認證平台CCD攝影機(如智慧型手機的自拍相機)前進行凌空簽名認證,相信會是在人機介面應用中的重大突破。 [1] 連俊宇,基於Leap Motion 之三維手寫中文文字特徵擷取.國立中央大學 資訊工程所碩士論文(2014) [2] 朱啟文,基於Leap Motion之三維手寫中文簽名確認國立中央大學 資訊工程所碩士論文(2015) [3] 蔡宗憲,基於Kinect之線上手寫文字辨識系統國立台灣海洋大學 資訊工程所碩士論文(2014) [4] 凌于翔,基於生物特徵之空中手寫中文簽名身份認證國立中央大學 資訊工程所碩士論文(2016)
發布日期:2017/06/06
資料來源:交通大學/義守大學/遠東科技大學
依據聯合國資料顯示,全球老年人口(60歲以上年齡層)預計在2050年達到200億,銀髮族的健康照護及社交關懷成為全世界最重要的議題之一。其中,銀髮族常由於身體機能及肌肉力量下降,容易出現行走不便的情形,往往需要龐大的人力照護。另一方面,隨著機器人在智慧、機構、與動力上的進步,機器人在居家生活服務的應用上,在國際間已受到廣泛的注意,當今除了美國、歐洲、日本等機器人先進國家外,韓國與中國在近年也投入許多資金與人力;目前此類型機器人可應用於行動輔助、購物載送,與健康管理等,能有效提升生活品質,降低社會人力成本支出,具有很高的實用性。 行動輔助器的產品種類繁多,根據其功能用途及使用者身體狀況,大致可分成手杖、助行器、電動車及輪椅等四大次領域產品。以銀髮族最常使用的助行器與電動車來看,到2020年,兩者市場規模合計將高達26億美元,具有龐大的商機。如表1所示,目前市面上已有許多助行器提供行動不便者行走輔助,包括無動力與電動助行器。無動力助行器常裝置有雙前導向輪與雙後向輪,可藉由手動剎車增加穩定性,但對握力不佳者較不方便;為了更有效率地輔助行走,日本RT.2電動助行器雙後輪裝置有獨立驅動馬達,提供行走、置物、與上坡等之動力輔助,並具阻尼減速功能,最大置物重量5kg,可上爬之最大坡度為7度,最高時速為6km/h,同時提供座椅讓使用者坐下休息,座椅最大承受重量達100kg;日本幸和製作所也發展類似之動力助行器WAW10,電池續航時間4小時;日本Nabtesco CONPAL發展雙阻尼減速後輪,不提供動力,但可增加助行器穩定性,相較於馬達動力助行器,安全性較高;歐洲也有LEA、beactive+ E、ello等電動助行器商品,功能接近上述商品。 以表1所示的行動輔助器來看,非動力助行器以其輕便與低價位因素仍為主流,而電動助行器因其具備驅動或減速機電與感測等零組件,價格明顯較高。但若以未來老人生活型態及高齡化社會考量,電動助行器的需求正逐漸增加中,它們不僅提供協助銀髮族行動上的輔助,未來更有機會因應他們在健康照護以及社交參與上的需求,提供更全面、便利及安全的輔助。因此,行動輔助機器人的開發方向開始由完全被動、由銀髮族操控,轉化成賦予其智慧能力,使其擁有感測、判斷能力,同時也能夠偵測使用者的意圖,完成自主動作,並善用協同控制機制,強化使用者與機器人之間的互動,極具機會成為銀髮族生活上的好夥伴。 由此可見,具動力與智慧的行動輔助器確實深具潛力,但現有產品功能仍然有限,價格也偏高,市場的接受度、系統的友善度、技術的成熟度,以及產品的價位將是挑戰。尤其,主流的產品大多止於提供動力輔助使用者行走,尚無意圖操控、避障導引,與智慧化輔助等功能,也因此,在行動輔助機器人系統上發展相關感測、操控與智慧模組,成為國際研發新趨勢。 目前國內學界已有相當多的機器人研究團隊,包括台大、輔大、交大、中興、中正、成大、中山等,在行動輔助機器人感測、操控、與智慧之研究上均獲得不錯的成果,涵蓋影像步態分析[1]、順應性控制[2]、定位與智慧型操作[3]、語音辨識[4]、模糊速度調適與坐走兩用[5]、使用者行為模式學習[6]、監控及呼叫服務[7]等功能。我們團隊長期致力於研發智慧型行動輔助機器人(圖1),發展出被動導引控制方法[8],以使用者推力為動力來源,機器人則隨著環境狀況和使用者推力適時提供煞車力矩,達到移動與轉向導引的功能,由於使用者可自主掌控機器人前進,具一定之安全性。同時為協助使用者在斜坡上行走,也發展主被動控制方法[9],以主動控制方式進行斜坡重力補償,協助使用者輕鬆上下坡,結合被動控制的方式讓使用者得以掌控機器人,並可導引使用者準確到達目的地,高度提昇行動輔助機器人在戶外使用的實用性。 由於行動輔助機器人應該以使用者為依歸,必須隨時了解他們的操作意圖與身體狀態,為了讓行動輔助機器人可用來幫助行動不便的銀髮族,使他們可以行走得更穩,我們團隊設計出握力感測手把[10],讓機器人即時得到使用者的操作意圖。此握力感測手把低成本,具高可靠度,對銀髮族來說也不需要學習複雜的設定方式,操作相當順手。在此被動式行動輔助機器人的操控中,系統根據使用者握力意圖進行行動輔助,將使用者意圖分為前進與轉彎二個選擇,並提供路徑規劃功能,可自行導引使用者行走。 另外,基於我們對人體行走、轉向運動的觀察,髖部轉動與身體轉向具一致性,因此設計出非接觸式髖部角度量測裝置[11],以提升機器人操控性。此裝置可即時偵測使用者轉向與身體位置,由於手的施力直接關連到使用者意圖,我們結合使用者施力與髖部角度之量測資訊,準確進行意圖識別,並發展因應之操控方法。在此操控系統下,機器人不需事先規劃路徑,並允許使用者完全掌控行動輔助器之移動。我們也邀請長輩於真實環境進行測試,使用者皆感受到操控系統確實能在轉彎過程中提供適當協助,而在前進移動時,也能配合使用者推力施加適當煞車力,達到穩定行走的效果,測試結果驗證所提出的系統確實具可行性與成效,可望在居家生活環境中成為銀髮族的好幫手。 檢視助行器的發展過程,大部分技術開發集中於硬體系統架構以及各元件之間的關係,多採簡單的控制架構,以滿足銀髮族基本行走的需求。但對於多數國家邁向高齡化、少子化的社會,銀髮族除了行走外,對於居家照護及社交參與的需求日益殷切,因此,未來行動輔助機器人的研發布局策略應以多元應用為基礎,除深化整體控制架構與方法,並納入使用者操作分析模型作為研發方向外,同時應積極建立行動輔助機器人的價值鏈系統。 也因此,未來智慧型行動輔助機器人,除了作為助行器之外,也應從提供銀髮族行動輔助開始,陸續加入其他的功能,進一步成為使用者生活中不可或缺的好夥伴。在技術進展與市場需求的雙重推動下,建議優先涵蓋電動車與服務型機器人兩個範疇(圖2),並且深入探討相關重要議題,例如全球及台灣行動輔助機器人發展現況及趨勢、智慧行動機器人之市場區隔因子、以及創新的商業模式等,以期有效協助廠商降低產品開發風險,加速行動輔助機器人商品化。在此同時,台灣應善用現有之硬體及元件開發技術,加強系統整合能力,期能透過掌握行動輔助機器人商品化關鍵,成功開發出具高附加價值之產品,有效促進廠商建立價值鏈系統,以提升產品國際競爭力。 圖2 智慧型行動輔助機器人未來發展市場範疇 參考文獻 C. D. Lim, C. M. Wang, C. Y. Cheng, Y. C., S. H. Tseng, and L. C. Fu (2016)。Sensory cues guided rehabilitation robotic walker realized by depth image-based gait analysis。IEEE Transactions on Automation Science and Engineering。13(1), 171-180。 林振暘(2008)。基於馬達電流量測之行動輔助機器人順應性控制。國立交通大學電機與控制工程研究所碩士論文。 王郁昇(2007)。主動式老年人行動輔助器之定位與智慧型系統操作。國立中興大學電機工程研究所碩士論文。 C. Y. Liu, T. H. Hung, K. C. Cheng, and T. H. S. Li (2013)。HMM and BPNN based speech recognition system for home service robot。International Conference on Advanced Robotics and Intelligent Systems。 施冠廷(2007)。具模糊速度調適之全方位坐走兩用行動輔具。國立中正大學光機電整合工程所碩士論文。 黃培倫(2012)。智慧型行動輔助機器人之設計與實現。國立中山大學機械與機電工程研究所碩士論文。 駱奎延(2010)。具有監控功能及呼叫服務之移動式老年人行動輔具機器人。輔仁大學電機工程研究所碩士論文。 C. H. Ko, K. Y. Young, Y. C. Huang, and S. K. Agrawal (2013)。Walk-assist robot a novel approach to gain selection of a braking controller using differential flatness。IEEE Transactions on Control Systems Technology。21(6), 2299-2305。 C. H. Ko, K. Y. Young, Y. C. Huang, and S. K. Agrawal (2013)。Active and passive control of walk-assist robot for outdoor guidance。IEEE/ASME Transactions on Mechatronics。18(3), 1211-1220。 Y. H. Hsieh, Y. C. Huang, K. Y. Young, C. H. Ko, and S. K. Agrawal (2016)。Motion guidance for a passive robot walking helper via users applied hand forces。IEEE Transactions on Human-Machine Systems。46(6), 869-881。 Y. H. Hsieh, K. Y. Young, and C. H. Ko (2015)。Effective maneuver for passive robot walking helper based on user intention。IEEE Transactions on Industrial Electronics。62(10), 6404-6416。
發布日期:2017/06/06
資料來源:國立台灣科技大學機械系
工業機器手臂已經在世界上很多工廠內使用了幾十年,截至2016年止,全球銷售的多軸工業機器手臂中的70%,僅被使用在汽車產業、半導體產業和面板產業等少許產業內。為何機器手臂無法全面地被使用在各種產業的產房內取代人力?主要原因有三:(1)定義讓機器手臂執行每件工作內容的難度高,開發時間長、(2)建構有效配合機器手臂執行工作的環境和設施所需的昂貴成本,和(3)機器手臂的建置成本。隨著人力成本逐年增加和人力資源掌握度逐年惡化,上述三個原因中的第二和第三項有關成本因素的關鍵度也逐年消失中。有遠見的製造業管理菁英很容易可以看出使用機器手臂來提升生產自動化程度的必要性日益增加,投資成本建構使用各式機器手臂系統的智慧自動化生產線應是不二選擇。剩下的關卡就是如何排除上述第一項「定義讓工業機器人成功執行每件工作內容的難度高,開發時間長」。 多軸機器手臂執行組裝工作難度高的原因有很多,其中以下三種為關鍵挑戰: 高可靠度機器夾爪設計不易 人類可以靠靈活的一隻手來抓取不同形狀和尺寸的物件,但是機器手臂需要靠裝置在手臂末端的終端效果器來抓取物件。目前工業界最常使用來夾持物件的終端效果器是具備一對可平行移動的單一自由度的兩爪夾持器(gripper),和三爪同步向內收縮的三爪夾持器。使用這種夾爪時,需要根據物件待抓取部位的幾何外形特徵設計出對應較可靠夾持的特定外形爪片。對單一物件設計專用夾爪需要注意很多細節,對具有較複雜外觀形狀的物件設計出可穩固抓取的夾爪有更高的難度。可對多種不同形狀物件穩健抓取的泛用型夾爪為多手指夾爪,英國Shadow和德國Schunk公司生產的精品五指機器手(20 dof)售價都超過300萬元(台幣,以下皆同),不符合大眾生產線需要。Robotiq公司生產的雙指機器手掌和三指機器手掌(售價分別為約15萬元和50萬元),可掌握抓取許多任意形狀的物件,但是抓取後物件在手中的位置往往無法精確判斷。 組裝裕度小,且存在多種類別誤差 產業上對許多不同物件的不同操作的加工精度要求不同,絕大多數的物件組裝的插入件(零件)和待插入零件的組合件間容許的對準位置誤差通常都在0.20-0.50mm之間。工業手臂的重複精度約在0.02mm~0.05mm之間,對組裝而言算是精準。但是三種可累積的組裝誤差,包含定位誤差、外形誤差和抓取誤差等,有可能讓機器手臂無法正確對準,順利完成組裝。首先是定位誤差,組合件較容易定位,但是放在塑膠萃盤內供料的零件的定位誤差範圍在0.20mm~1.5mm間。組合型零件,例如風扇,本身的製造誤差和外形變化也會造成0.05mm~1mm間的誤差。機器手臂抓取物件時有時候會產生滑動,也會產生0.1mm~1mm間的誤差。這些誤差累積如果大過於組裝的容許對準誤差,機器手臂就無法順利完成插件。 機器手臂缺乏足夠知覺和應變能力,組裝可靠度不易提高 對很多組裝裕度(allowance)很小的組裝項目,人類往往先使用視覺引導抓取零件接近和甚至插進組合件開口部,再接收零件接觸組合件的接觸力執行順應性姿態調整,讓零件以最小阻力方向插進組合件。缺乏這些感知和控制功能的機器手臂執行組裝時,如遇累進誤差較組裝裕度大時,組裝會經常失敗。然而具備讓機器手臂系統具備充分的力回饋控制能力和建立高效率的視覺對準技術是相當困難的挑戰。 從以上分析看出,使用機器手臂執行高可靠度的物件自動組裝需要一些技術水平很高的智慧自動化關鍵技術。這也說明全球成千上萬的工廠內,眾多的組裝生產線工人為何還繼續存在這已經到處高度生產自動化的產房內。 在一條3C和類似產品組裝線上執行智慧自動化工作的流程和所需關鍵技術如圖1所示。機器手臂首先必須以手掌(夾爪)將物件精確地抓取。假設機器手臂抓取的物件都放置在被精確定位(定位誤差d 0.5mm)的固定位置,則機器手臂可沿預先以軌跡規劃(A)技術產生的移動路徑到預設位置抓取該物件。如物件因軟性、製造變異性、材料變形等因素而無法被精確定位(定位誤差0.5mm d 10 mm)時,將必須使用視覺伺服技術(B)協助執行自動精準抓持物件。無論是到固定位置抓取或使用視覺伺服技術導引機器手臂抓取物件,皆無法保證夾爪跟抓取後物件間的相對位置是精準的(位置誤差d 0.5mm),原因包含物件的幾何形狀變異性大、未設置專供機器手臂夾爪夾持的精準夾持面、和很難在物件上找到合適的夾持部位,這些現象都讓機器手臂抓取物件後產生位置誤差,因此良好的夾爪設計(F)技術可協助設計出可較可靠和精準抓持的夾爪。當夾持在機器手臂夾爪內的零件的位置不能確認其精準度時,可使用外部相機擷取夾爪夾持零件的影像,並使用影像定位技術(C-1)進行該零件在夾爪內實際位置的計算,得到該位置資訊後可以用來自動調整可精準將該零件插進組合件的手臂末端姿態。為更精確地讓不同單位的技術人員解讀容差,本計畫書內所有的定位誤差d 0.5mm就是指物件的實際組裝對準位置跟標準(設計)對準位置的誤差d,需在相關標準(設計)值0.25mm內。 當零件組裝容差(指零件插入另一組合件時可允許的對準位置誤差)大於 1mm時,即可將夾持在夾爪內的零件依據預設的軌跡或根據影像定位後調整的姿態沿組裝線插入組合件,但是如果該組裝的容差小於 1mm時,還是有機會無法直接將零件插入組合件內,而是將零件的插入端撞上組合件插入口兩側牆壁上。如果預測這種現象容易發生,就需要使用另一種影像定位技術(C-2)-也算是一種影像為基的視覺伺服技術,利用夾爪旁裝設的相機對被插入物件擷取的影像來微調組裝時手臂末端角度和位置。這可提高組裝容差值偏低情況的組裝成功率。 結合上述技術使用機器手臂的夾爪將零件開始以某一方向插入組合件時,可有兩種選擇。第一種就是不參考任何組裝過程中機器手臂夾爪感受到的反作用力,全程使用預設軌跡進行組裝。第二種就是裝置六軸力感應器在手臂末端,收集夾爪夾持零件進行組裝過程中跟組合件接觸所產生的反作用力(三軸力和三軸力矩),再作後續判斷和反應。這種力回饋控制(E)系統可在執行各種組裝動作時,使用力回饋資訊來偵測組裝方向錯誤、調整組裝方向,適時停止組裝動作,和引導繼續完成組裝行動。 機器手臂執行完預設的組裝動作後,可使用影像檢測(D)來協助判斷該組裝動作是否完成。影像檢測(D)除了可檢查該項組裝是否完整和正確外,也可以同時用來進行產品的外觀瑕疵檢測和零件是否缺漏? 這種影像檢測(D)工作屬於AOI(automatic optical inspection)技術範疇,只是這裡不做小區域平面檢測,而是延伸到大範圍的組裝3D現場。 基於影像的視覺伺服(Image-based Visual Servoing - IBVS)為組裝工程中核心關鍵技術之一,任務是全自主控制裝設相機機器手臂的運動,讓被定義在影像空間預設位置的控制點可在其他任意初始位置狀態下全自動移動回預設位置。換句話說,終端效應器的運動軌跡控制,是以滿足影像空間的條件,而不是工作空間的定義與約束條件。控制點的設定可採用四點人工路標(artificial landmark),如圖2中的四個綠點被用於人工路標,定義在影像中的預設位置。也可使用幾種自動特徵擷取法,例如SIFT和SURF等,來定義影像內預設特徵位置。圖3顯示PCBA上待組裝零件位置的背影影像上自動擷取出的特徵點(當成路標),和不同位置取像後特徵匹配的結果。如何在複雜背景下,自動選取和定義出強健的特徵路標,並在執行影像伺服過程中也能持續有效篩選出固定組合路標,是技術發展重點。 使用機械手臂在執行組裝任務時,需要與環境互動,因此手臂執行運動並掌握準確度上,使用力量資訊來進行運動控制極為重要。以圖4列舉幾種相對契合物件的位置關係,用來說明幾種組裝的挑戰,並說明力回饋控制技術的應用時機和價值。最左圖表示契(插)入銷(直徑D)正確地被移動到被契入孔(直徑W)正上方,因W稍大於D,如契入方向與該兩物件的長軸方向一致,則可順利完成契入動作。左二圖代表因為契入銷放置位置不正確或夾爪抓取後位置不正確,造成契入時有平行位置誤差,契入銷的下緣將無法進入下方孔的孔口內,如能獲得力回饋資訊顯示將產生失敗的組裝時,系統將自動停止組裝。中央圖表示,既使能夠將上方銷插入下方孔的孔口內,如果契入方向跟孔的長軸方向不同,如無力回饋控制來即時調整契入方向,該契入也將失敗。工業設計實作上可將孔口製作導角(右三圖),甚至也在銷上製作導角(右二圖),以增加銷進入孔的孔口的機會。但既使銷的下端已進入孔口內(右一圖),如果契入方向跟孔的長軸方向不同,如無力回饋控制,即時調整契入方向,該契入也會失敗。既使如最左圖所示的機器手臂將物件移動到預設正常對準位置,但如果底下物件的軸向位置發生誤差(位置誤差、製造誤差、或抓取誤差),則可能發生未完全契入情況,或過度契入(會產生撞擊並可能產生銷或孔材料或結構的破壞)。這時使用力回饋資訊,可以偵測契入過程是否正常,和是否已完成完全契合,以便主動停止銷的前進運動。 視覺技術可以彌補零組件定位不足的缺點,目前較普遍使用的技術是以影像為基的視覺伺服技術(IBVS)。這套技術的效率化執行目前是個瓶頸,一次執行IBVS,視初始誤差程度,平均需要6秒-15秒的時間,這對需要快速生產的3C產品生產線而言太慢了。這時間慢的缺點來源包含控制迴路難以快速收斂、背景穩健的路標產生不易、和跟機器手臂控制器快速溝通管道有限。如果使用的工業手臂控制器內沒有內建的影像伺服模組,那將無法直接指揮軸角的轉速,取代地以位置命令執行視覺伺服,效率無法完全發揮。控制技術的提升和背景路標的快速計算和產生具有大量進步的空間。目前大量物件生產線上很少使用3D視覺技術協助定位,隨者3D視覺技術的精進,如何應用3D視覺技術來提升物件定位的時間和精度,也有很大的發展空間。 零件萃盤的全自動運補和管理 人力生產線最常看到產線旁堆放不同零組件萃盤的台車,當需要補充某些零件時,由工人自行拿取萃盤後放在零件供料區。當引進機器手臂組裝系統後,最大的衝擊是許多的零組件供應必須持續自動補充,組裝的半成品也必須持續地放置回萃盤,再轉移到萃盤車上。考慮開發機器手臂自動組裝系統時,必須同時設計零組件全自動供應和卸貨系統,否則後者的延後開發和設置,將拖延整條產線可以正式生產的時程。 為方便機器手臂操作改變設計(Design for Robot Operation) 在機器手臂進入生產線替代人力進行自動化工作前,絕大多數產品的設計都沒考慮到機器手臂因素。一件產品由許多零組件依序組裝完成,過程中不同外形和尺寸的零組件都藉由工人靈活的雙手抓取和操作,有時再併輔以手持工具完成。由機器手臂系統取代人力進行組裝時,常發現物件外形的設計缺乏可靠的夾持點,當機器手臂上的夾爪進行抓取時很可能產生抓取誤置偏差,影響組裝可靠度,許多組裝位置和動作需要人工使用靈活的手指進行複雜操作才能完成,這種情況很難製作一套機器手臂和夾爪組合來取代。因此,為考慮機器手臂方便操作而設計(Design for Robot Operation)值得重視,在設計時盡一分心,實際由機器手臂系統執行組裝時可以省五分力,增加十分的可靠度。部分的考慮重點如下: 由機器手臂抓持的零組件需要設置精度足夠的抓取區域。 由於機器手臂夾爪本身佔據不少空間,移動時也需要一些額外空間,因此組裝操作位置不宜安排在狹小角落位置。 各種零件萃盤的設計需要考慮更多的零件抓取空間和位置。 需要精密組裝零件區域的背景可設置供視覺伺服定位的人工路標,以方便執行並提高效率。
發布日期:2017/05/02
資料來源:台灣科技大學機械系
3D列印技術也稱做積層製造,或是快速成形。快速成形在過去以商業化為目的,將一個原型物件依設計或產品開發需求製作出來,機器價格較高,而耗材亦要價不斐;今日3D印表機的問世乃為因應時下maker之時代需求,個別創作的作品需要低價、低耗材、低運作成本的工具機器來製作。由2012年至今5年間,在個人創作(personal maker)以及專利到期的主因下發展出桌上型3D列印技術。從今年開始,可以稱為直接數位製造元年,國際趨勢已經開始走向直接數位製造,利用3D列印積層製造的方法,將材料直接經過能量轉換後製作成一個實體物件,此為直接數位製造的觀念。整體國際趨勢的變化自1990年代至2010年代稱之為快速成型(rapid prototyping),2010年到2017年這段時間則為個人化數位成型(personal prototyping),而2017年之後可以很明確地稱作直接數位製造,抑或是3D列印工廠(3D Printing Factory),此為重要的國際趨勢。 舉一個非常成功的應用例子:在台灣彰化的一家公司─世銳精密工業(SRU),該公司以往是從事玩具槍的改造,許多塑膠零組件採傳統射出成型的方式製作。要先開模具,然後再把塑膠原料射進模具中使之成型,以此種方式製作玩具槍,需花費約8到9個月的時程。但當世銳採用3D印表機直接製作零件,只需耗時一個月便能有新的設計產品上市;該工廠設計生產了50台的3D印表機,用以直接列印零件,也因此被稱為3D列印工廠。在數位化及自動化的運作下,SRU的50台機器只需一人便可獨立操作,節省許多人力成本,短時間內便可將玩具槍改造完成,使玩具槍的新形式在一個月以內就能夠推上市場,此為第一個直接數位製造(3D列印工廠)在改造市場上使用的案例。相較於玩具槍,另外一個更大的市場在於汽機車的改造。許多年輕人改造汽機車以追求時髦,因此汽機車的改造市場與個人客製化製造有密切的關係。而客制化的產品需求若採用以往傳統射出成型的製作方法需耗費許多的時間,難以達成;如今採用3D列印技術,只要繪製設計圖,即可以直接將之列印製造出來,短時間內便可以依需求個性化的改造車子。此為改造市場上的第一個國際趨勢,由前述所提及玩具槍改造推進至汽機車零組件改造,我們甚至可以預期未來任何改造市場都會循此趨勢。此外,汽車維修市場之零組件的直接數位製造,將會是另一個值得期待的廣大市場。 第二個直接數位製造的國際趨勢案例便是航太產業。在近半年來航太產業非常快速的蓬勃發展,時至今日,飛機設計需求走向空間大與輕量化。面對廉價航空的劇烈削價競爭,消費型旅客大量流失,需要確保對於商務型旅客的最佳服務以穩定客源。舉例而言,我們可以發現機位銷售中訂購量最大,並且一位難求的並不是商務艙,亦非頭等艙,因其價格高,平常消費型與一般商務旅客難以負擔;此外,也不是位置狹小的經濟艙。銷售量最多的就是豪華經濟艙,其座位較經濟艙稍大,但又不像商務艙可以平躺,這種豪華經濟艙的性價比為商務型客戶之首選。因此機艙空間必須擴大始得以提供更多的豪華經濟艙跟商務艙座位,為因應需求,下一世代的機體設計增大,相對更為耗油。油耗正是民用飛機中至為關切的問題,所以航太零組件講究輕量化,除了已在機艙上大量使用的複合材料外,製造輕量化動力元件亦為主要走向,3D金屬列印正為重要的關鍵技術。因為其可以製做空孔微結構;甚至各種流體供應零組件,以往此類零組件採用脫蠟鑄造方法製造。因金屬澆注與凝固收縮之所需,流道通常必須要一定尺寸方能確保無砂孔。使用3D列印,可以讓流道做縮減設計,或是連用澆鑄方式都不用,便能直接數位製造出來,甚至進行topology and cellular structure optimization,使零件降低三分之一的重量,諸如此類重要的動力元件若降低三分之一的重量,整個飛機的重量就下降非常多。一旦飛機重量下降,在同樣的油耗中變可以提供更大的空間,相對提供更多的運輸量,對於航空公司而言,客戶所訴求商務艙或是豪華經濟艙的空間多寡,成為各家航空公司擺脫廉價航空競爭的重要關鍵,因此成就了這半年中航太零組件的快速發展。尤其現下台灣新政府要導入潛艦國造、國機國造等政策,將會有更多的航太零組件要製作或維修,而在以往航太零組件的做法非常冗長,需要進行開模等製程,而今採用3D列印技術便能減省開模的冗長流程,達快速製造。 綜觀整體國際趨勢,以往的快速成形到個人化成型(personal prototyping)乃至於以3D列印工廠為核心的直接數位製造成功的由改造玩具槍市場,推展至汽機車零組件的改造;再由汽機車改造市場到未來汽機車零組件的維修市場及航太,甚至於醫療市場。 除了航太零組件市場有很明顯的國際趨勢外,另一個也相當明顯的趨勢便是3D列印應用於假牙、牙齒的製作。由於在牙齒的製作上,已有美國隱適美公司在牙齒矯正的運作,使牙齒數位化,因此接著下來3D列印會在牙齒的金屬加工上面更臻成熟,包括假牙、連續假牙、三根或五根的假牙,也都以金屬的方式來製做。今年度3月底全世界最大的牙醫展在德國科隆展出,幾乎有一半的攤位展出3D列印牙齒;上一次展覽仍是以CAD/CAM為主軸,經過短短2年的時間,大部分CAD/CAM熱潮已然退去,取而代之的是桌上型個人牙醫診所用的臨時假牙直接列印,當然金屬高功率雷射燒融也是延續2年前之趨勢,持續發展數位牙齒科技。 另外一個非常清楚的趨勢是陶瓷3D列印,台灣在3D列印陶瓷的技術領先全世界。因為使用了光固化材料技術,做成了漿料式的光固化材料,而漿料光固化材料便是以光固化材料加上陶瓷材料製成濃度非常高而非液體的光固化材料。如含氧化鋯的陶瓷粉末,便是將非常高濃度的光固化混合漿料,經由紫外光投影機照射之後,便能使之成形。這些成型的高濃度氧化鋯材料,在經過燒結之後成為非常好的陶瓷,便可使用做成牙齒,因此使用3D列印技術來製作牙齒越來越成熟。而目前陶瓷3D列印技術的發展,須歸功於已經將牙齒數位化做得很成功的隱適美公司之數位矯正,只需讓陶瓷材料直接來製做列印,便能發展得很順暢,畢竟牙齒是人類大量需要客製化的物件之一。 還有一個例子是法藍瓷股份有限公司,以往製做傳統陶瓷,如今亦投入3D列印,直接利用這種高濃度的陶瓷光固化材料,致做成陶瓷飾品、藝術品,這些產品以往傳統的陶瓷技術難以達成,而在台灣獨步全球的陶瓷高漿料光固化材料技術中,卻能有令人驚艷的發展。 其次另一個重要的產業技術發展是美國惠普HP技術,大概在今年七月份會正式在台灣,或是亞洲開始販賣MJFT 3D列印系統。HP的MJFT技術是用熱泡式噴嘴,每秒鐘噴出三千萬個點的熱觸媒,這個熱觸媒噴下來以後就會圖案化,然後經過紅外光照射,熱觸媒就被誘發而釋放熱,這個熱大概可以到達200度的高溫來把塑膠粉末熔化,所以它就可以直接做塑膠粉末燒融的3D列印系統。因為每秒可以有三千萬個墨點噴印下來,再加上HP因為在熱泡式技術成熟,所以有非常好的競爭力。未來這個機器系統問世以後,約比現有的FDM系統快一百倍,相較於雷射塑膠粉末燒融系統大概快十倍,成為兼具速度跟精度的製造系統,將3D列印由以前的打樣機推展至直接數位製造。即便如此,HP還是只有在塑膠粉末上的技術,而台灣在陶瓷與金屬粉末的3D列印仍具有相當的優勢。然而,HP這種熱泡觸媒方式的3D列印工廠未來必然是一個非常重要的發展方向,這是指日可待的。 國內研發方向分成三個面向,第一個面向就是科技部所支持的計劃,科技部有一個積層專案推動計畫,系統地推動將近四十個計畫,從開始至今大約進行了三年。在這三年中約花費5.6億去支持將近四十個學校推動此計劃,包括馬達、生醫應用、航太應用、牙齒等,但是塑膠方面相對較少。另外,經濟部技術處亦推動一些法人計畫,包括工研院南分院、金工中心,以及科技部的國研院儀科中心等,算是國內現在最完整的積層製造研發中心,工研院南分院主要以金屬發展為主,用高功率雷射來熔化金屬粉末的金屬成型方法,金工中心則以3D列印翻砂鑄造為主軸,儀科中心則是以生醫應用與服務為主;中心下面有一個3D列印的服務中心,也屬於科技部支持的法人計畫,購置了比較周延的各式商用3D列印機,包含金屬、彩色塑膠,乃至於各種中高階塑膠的機器,並提供給國內學術研究單位,或是企業製做試作件,皆能前往獲取專業資源。 另外一個部分,經濟部工業局支持企業界的研究計畫,讓企業界做高值化的研究,例如寶成工業股份有限公司有申請以3D列印來製做鞋子;法藍瓷也是申請工業局的此項計劃,希望用3D列印直接製做陶瓷飾品,而這些都屬於政府在民間企業補助的計畫。 處亦推展A+計畫,此計畫是支持業界進行前瞻研發,此計劃面向多元,最典型的例子便是東台精機股份有限公司,該公司進行雷射燒熔金屬粉末,並帶動整個國內產業研發高功率雷射、光纖雷射系統,由最基本的關鍵元件到整個千瓦級的高功率光纖雷射系統,並整合到工具機裡製做加法、減法的複合加工機,而現在東台的機器已經上市,並工具機展中獲得精品獎,因此該公司在國內的高功率雷射燒熔金屬粉末相關技術方面,擁有領先的地位,亦也帶動了國內的相關技術發展,例如製造金屬粉末。 提到了製造粉末,現在科技部尚有一個支持成功大學的計畫,後來亦在製粉產業成立一家新公司,製作包括不鏽鋼粉末、鋁粉末和航太用的一些特殊合金粉末。而國內裡面很多企業的研發整合許多其他企業,例如東台中鋼、嘉鋼,甚至鑫科,進行製造粉末、系統,並將工具機結合雷射,變成一個加減法複合加工機,使其變成國內非常有競爭力的一間公司。 其次,國內還有原來是做熱泡式噴嘴的研能科技,他們直接把熱泡式噴嘴產生的墨水噴在石膏粉末上面,做成彩色的3D列印機,那這個技術也已經成熟,所以他們趁著一個機會,而這機會就是Z Corporation公司被3D Systems併購之後,原先它們是用HP的噴嘴,但因為HP也將來會投入這個市場,所以後就不再供應給Z Corporation和3D Systems做彩色石膏粉末噴印使用,所以就變成研能公司的一個非常好的機會,使他佔有這個最大的市場。 那另外一個國內最大的就是XYZ這家公司,它們在低價的FDM機器,就是熱熔式塑膠噴頭噴印FDM的方法上面,已經在全世界是最大的市場佔有率,大概佔有25%的市場,幾乎可以說是打敗美國最大的MakerBot,而其中一個最主要的原因,他最便宜的機器價現在都已經降到台幣大約8、9千塊,並且在PC Home都買得到,所以當然成為了一個最大的市場。 所以國內的研發大致上為科技部研發的專案,還有經濟部技術處支持法人、企業界的A+計畫專案,還有工業局給產業升值的計畫,那另外就是產業自己的研發,例如XYZ等等的公司,這些公司在國內有做很多低價的機器,這些企業裡面是沒有獲得政府支援的,但他投入自己資源在做,所以國內研發可以分為低價與高價的機器,低價機器都是企業自己投入資金在研發,而高價的機器是藉由政府補助在研發。那更高價、更創新的應用是由科技部支持在做研發,科技部計畫也與產業鍊接非常好,這些研發重點事實上最後還是會跟產業連在一起,例如前面所提的陶瓷、牙齒、金屬航太等等,這些都是會銜接在一起的。 在台灣3D列印未來的方向,最主要的還是需要走向3D列印工廠(直接數位製造)。由於以前的3D列印技術是利用打樣機為核心,就是指只能用於做出各種原型物件而使用的造型萬用機,因此不會拿來大量生產運用,雖然他擁有今天做圓形、明天做方形、後天做橢圓型物件等等不同造型物件的能力,但是他卻不能將每一種不同造型的物件做到完美;但是走向3D列印工廠以後,未來的3D列印機它是在特定產業所需之零件、物件或在產業是受到某領域專業限制的,因此會朝向3D列印專用機去發展,而這就是下階段3D列印工廠發展的重要趨勢。未來3D列印機不需在各方面都要能使用,而是需要能夠把某一項專用商品品質做到最完美的這種方向去發展。所以它的機器會從萬能機種變成特有的專用機種,就例如就像3D列印製作鞋子或牙齒等等。而像3D列印製作牙齒,他的工作範圍只需要高度5公分就行,不需要做到大型物件的生產,而在這麼小的工作範圍內,就只需讓3D列印機小範圍的快速移動,就能夠讓客製化的牙齒做到精度高,並且快速的生產相關商品,而達到商業目的了。 另外以前3D列印為了做成萬用機種,所以它的參數是單一的、每層的切層厚度是固定的,但事實上所有的3D物件有很多地方的剖面是沒有變化的,就例如圓柱形,所以其實專用的3D列印機就不需要把每一層切層厚度參數設成固定值了,如果某些剖面區沒有變化,切層厚度就應該要變厚才會更適合,這樣填充速度才比較快,而如果剖面曲率有明顯的變化,那只需把切層厚度變薄才會使其更適合,這種適應性切層是非常重要的一點,或者是我們把它叫做參數多元化,而這種參數多元化的3D列印系統是未來發展專用機的重點之一。 既然是專用機,它就針對特定零件或產業,所以它的材料是固定的,而且這個單一材料要跟原來傳統的製造系統去競爭,因此材料要符合原來製造系統材料的性能,而且還必須考慮到精度與速度,因為他不能只是擁有以前打樣的功能而已了,所以未來3D列印技術要發展的話,材料的性能一定要和現有的商品化的材料性能一樣,所以可以預測此種材料規格應該會比原材料規格稍微高一些,因為是使用3D列印無射出壓力之成型。並且3D列印機必須參數多元化,它就可以生產速度快,但材料性能還是必須要達到,並且精度也能夠符合那項產品的要求,才能讓3D列印機的性價比出來。 所以未來3D列印機主要大概會從專用機、特定的材料、參數多元化三個面向來發展,這些大概是3D列印未來研發一個非常重要的布局。 那當然還有在國內航太零組件及醫療器材的應用上,甚至未來所有使用3D列印的商品均會考慮使用輕量化、空孔微結構最佳化(Topology and cellular structure optimization),這些在使用上的最佳化也是研發上的重點,而這些相關的發展才能使3D列印的使用面發揮最大的優勢。
發布日期:2017/03/06
資料來源:工研院機械所
一、機器視覺系統之國際研發趨勢 機器視覺系統(Machine Vision System)源起於1940~1950年代的軍事檢測功能,隨著相關技術的逐漸商品化,至1980年代後才大量應用於工業(如製造、生產環境等)及非工業(如監控、保全、醫學診斷等)等用途。機器視覺應用是結合電子、光學、照明、軟體、與自動化等多元化技術的整合,藉由影像擷取、處理、分析與決策達成物件辨識、定位、檢測及精密量測等應用,一般大多使用2D視覺技術來達成。根據Markets and Markets長期市場調查預測指出,全球機器視覺產品營收將逐漸上揚,預估2018年平均營收將從2013年34.5億美元增加至51.2億美元,年複合成長率為8.2%;台灣ASMV (Application Specific Machine Vision Systems)每年約4,300套(產值約新台幣138億元),其中應用於檢測為最大宗約佔45%。 基於工業生產模式逐漸朝向智慧製造生產型態發展,全球許多生產型態逐漸導入整合視覺系統之智慧機器人應用於生產線做智慧製造,根據AMC Hofmann之Robot Vision市場調查報告指出,以視覺導引機器人進行取放(Pick Place)之應用最廣,其次是機器人整合視覺於檢測之應用,如下圖所示,機器視覺技術則包含2D與3D,其中尤以2D機器視覺技術最為成熟,市場上的應用最為普遍。根據Markets and Markets之3D 機器視覺市場調查報告指出,未來市場朝向以減少生產時間及提高生產效率的高效自動化發展,為了克服2D機器視覺之局限性,3D 機器視覺將逐漸興起,將廣泛被運用於各種產業中,如:汽車、半導體、消費性電子零件、金屬、玻璃等,尤以亞太地區為主要應用市場,其應用包含品質檢測、定位導引、量測及識別等,應用於品質檢測及定位導引需求量將為最大。 3D機器視覺技術探討可區分為3D掃描與3D建模二大類,如下圖所示。3D掃描係對真實世界的目標物或環境進行分析,蒐集其形狀或尺寸資訊,常見之做法可分為雙眼立體影像技術、結構光視覺技術、時差測量視覺技術...等方式,在工業之應用趨勢中尤以結構光視覺技術為最主要之方式;3D建模則是透過軟體分析3D目標物,透過數學方式來表達,例如以三角形、線或曲面等幾何關係來表達模型在3D空間中的座標資訊,也能透過3D轉換技術來顯示固定視角下的2D幾何圖樣,常用被應用於工業尺寸量測、逆向工程、電腦輔助製造等領域。 二、機器視覺系統之國內研發重點 由於國內過去的生產程序是零組件透過震動供料及自動化機構進行整列及組裝作業,但面臨產品、零件逐漸朝向精密、複雜發展,且多樣變量,形狀、大小的變異考驗著輸送供料系統共通性設的計能力,因而導入工業用機器人進行整列、組裝來解決此一問題,但變換生產品時仍需配合不同工件設計不同的定位用夾治具來因應,成本耗費問題仍存在,且換線時需重新教導,線換線時間冗長,而導致難以推行。近年來國內系統整合商為使工業機器人更具靈活性及彈性,逐漸加入多種感測技術以增加其智慧化能力,發展以2D機器視覺系統來進行工件的辨識及定位,並引導機器人做出所需動作行為,以增加機器人智慧抓取及組裝之能力,可應用於抓取、整列、搬運、包裝、組裝等。此類機器視覺系統的開發重點著墨於取像系統設計、工件定位特徵選取方法、特徵教導與搜尋法則等,主要都是針對屬於較平面性工件,如:晶圓、晶粒、IC、玻璃面板、LED、PCB、載板、3C零件、被動元件等,但面對工件為曲面或立體時,便需要開發以2.5D雙眼立體視覺或3D視覺來做為工件定位的方式;另一研發重點則是視覺與移動平台轉換校正或與機器人手眼校正、動態追蹤等技術,視覺系統的設計及校正技術的優劣將會影響最終定位精度的呈現。 機器視覺系統另一類的應用發展則是針對瑕疵或缺陷檢測為主,國內許多生產廠有導入2D視覺檢測之應用,例如:PCB、3C、面板、半導體、LED、電子零件等產業,此類視覺檢測系統通常以專用檢測設備型式呈現,開發重點著重於取像系統設計、凸顯瑕疵之光源佈局、瑕疵檢測法則等,有時應用於生產線上的情況,則需結合視覺導引定位技術,先將工件定位後再進行瑕疵檢測,即可達成自動檢測需求,但若面對工件為曲面、複雜3D、亮面或高反光面表面時,檢測系統就容易面臨誤判率增高或失效的情況。 三、機器視覺系統下階段的研發布局策略 隨著全球製造業轉型與升級的發展過程,製造加工技術日益發達,產品、零組件發展日新月異,產品本身複雜度也越來越高,由以金屬、運具產業持續朝向曲面或複雜3D發展,且表面具有高反光性,導致傳統2D視覺定位、檢測之自動化流程已經不敷使用,造成生產線無法再持續維持24小時自動生產與檢測,只能採行人工檢視及作業,但面臨目前嚴重缺工的大環境下,造成許多勞力密集產業無法根留台灣,這也導致我國生產力下降,無法與國外大廠競爭,因此下一階段需結合機器人與3D機器視覺技術進一步建立新一代的彈性生產及檢測系統,以達成複雜工件自動導引定位及檢測可能性。 為了有效達成彈性取放之目標,需設計3D機器視覺系統因應,但市面上3D視覺元件大多是國外產品,價格昂貴難以被國內企業接受,國內雖欲朝向此方向發展,但技術仍欠成熟,尚有許多待發展空間,應著重之發展策略建議如下: 系統特殊光源設計:需突顯工件之特徵、輪廓且需兼顧克服表面反光造成之影響,不論是用來定位的結構光源、特徵圖樣光源或瑕疵檢測用的輔助光源皆是後續研發之重點。 3D視覺建模:包含3D物件掃描與建模兩項技術,在3D物件掃描方面,可分別嘗試發展結構光視覺技術或時差測量視覺技術因應不同之應用需求,訴求快或高精度以不同解決方案來處理,再結合建模方法可建立物件之3D點雲影像資訊。 3D空間姿態估測技術:此技術為找出工件3D姿態的重要關鍵,用以提供機器人抓取定位用之移動座標與角度,以3D點雲影像資訊結合重要特徵萃取來決定關鍵特徵點,再透過ICP(Iterative Closest Point)比對的方法可估測出工件姿態與主軸向量,其發展重點在於如何快速完成比對結果以及精度之提升。與機器人結合後,配合手眼校正及最適取物技術可完成3D工件取物。 3D量測/缺陷檢測技術:發展之重點為結合加工CAD檔之物件量測與檢測,其中如何在3D點雲影像中定義幾何輪廓描述、幾何圖形量測等將為後續發展重點。 參考文獻 3D Machine Vision Market - Global Forecast to 2020, Markets and Markets, 2015. Excerpt of Market Intelligence Report Robot Vision 2012, AMC Hofmann, 2012.
發布日期:2017/03/06
資料來源:工研院機械所
隨著加工產品的精緻化、小型化與多功能化等應用需求,以及製造設備的複雜化、高速化及細微化趨勢,現代化智慧工廠必須運用更完善的製造系統,除了協助監控特定機台運作狀態,並掌握某些製程的變異狀態外,再透過互相協調且快速反應的智慧化因應模式,藉此促進製造效益極大化,並確保產出品質與時效性;製程設備的狀態必須透過通訊的方式傳遞至其他的資料收集站,收集站再透過後續的處理與製造流程、配方、管控作一良好的處理。 「製程設備通訊技術」即是智慧製造資訊串接的關鍵技術,是一種製程設備與系統軟體間的資料交換技術,透過標準流程與訊息框架定義,藉此執行製程設備的參數擷取、材料配方的動態變更、生產流程的重新組合與控制智慧化,而將製程與系統資訊交換標準化,做為「工業4.0」的設備智動化目標之重要基礎。亦即藉由製程設備通訊技術的有效運用,使製程設備透過網路連線進行集中化管理與分散控制,包括收集製程設備之加工資訊、分析設備加工特性的差異性、即時掌握整廠設備的稼動狀況等等,並依據各設備加工特性進行製程規劃;亦可動態調整相關設備需求或配方,透過智慧化提升整合效益,取代相對分散且難控制的單機作業問題。因此,製程設備通訊技術的有效落實,可以提升生產力、降低成本、改善品質、並發展客製化產品,有助於台灣製造廠的國際競爭力,並快速進入物聯網的應用領域,協助相關產業/廠商的轉型與升級,圖1所示為PCB製程設備通訊技術之示意圖。 SECS/GEM (SEMI Equipment Communication Standard/Generic Equipment Model)最早是半導體設備和主機(Host)溝通的標準通訊協定/介面,詳細定義了上述工作應如何達成,其中SECS的內容是最先被定義出來的。半導體產業發展數十年之SECS/GEM設備通訊協定技術獲得良好的應用結果,PCB產業作為半導體產業的延伸產業,製程設備有許多相似之處,若透過一致化的設備通訊規範得以取得製程資訊,對於製程良率、效率必有極大之提升。SECS/GEM可細分為SECS I / HSMS通訊技術、訊息結構編碼技術(SECS II)及通用設備模型技術(GEM)等三個項目。 GEM技術(Generic Model for Communications and Control of Manufacturing Equipment)係建立在SECS基礎的設備共通行為之通訊準則,是SECS II標準的一種標準化實施方案,明確定義了在什麼情況下該用哪個SECS II訊息通訊,技術架構內涵如圖2所示。 將SECS/GEM通訊介面驅動化(Drvier)後形成了製程設備訊息整合封包,目前發展上有如ITRI之QuickSECS、QuickGEM及SECS Transformer,以及美國Cimetrix、加拿大PeeGroups等。其中「QuickSECS」符合SEMI E4、E5、E37的SECS通訊規範,提供每秒10次交易(transaction)的通訊能力;「QuickGEM」則是結合既有的QuickSECS功能,可以快速完成SEMI E30(GEM)要求的通訊能力,並有GEM訊息之編碼及解碼模組,可以自動處理GEM的各項訊息,並用csv檔編寫SV、EC、Event、Alarm等傳輸資訊,讓程式設計者輕鬆地開發符合GEM規範的通訊功能。「SECS Transformer」則為中介層軟體,不用寫程式即可達成主機和設備之間的SECS通訊任務;針對沒有PC-based控制器的機台,也提供了小型嵌入式硬體版本的SECS Transformer,可以透過Ethernet、RS232、RS485等介面與設備控制器連線,並自動將機台控制器資訊轉換成SECS格式和主機通訊。 製程設備通訊技術的應用領域日益廣泛,工業4.0亦強調了設備通訊的重要性,除了半導體相關產業極力採用外,PCB產業經過近二年的研究及廣泛討論,亦於2016/10/26 TPCA Show之智慧製造論壇發佈及推廣 PCB設備通訊介面標準,建議將SECS/GEM導入到PCB智慧製造,以提升產業之產值與價值。 隨後全球各國朝向製造業發展方興未艾,加上全球化供應與分工態勢不變,製造業流程所需的各種設備可能都是來不同的供應商;為了統整製程設備相關的資料,通訊規範以及達成實質通訊之技術,必須在建置產線之前就予以定義,以便能有效整合各設備,以及與上層控管系統,達成全自動化與智慧化之製造目標。全球在此技術項下的發展趨勢,朝向統一化及標準化方向前進,亦即是國際標準以及產業標準二方面來著手,其中產業化標準則又建基於國際標準。例如全球半導體設備通訊標準是產業標準,由半導體協會主導建置,包括半導業、太陽能業、PCB業廠商則依此標準作設備通訊技術之實作,可基於RS-232與TCP/IP作底層通訊實現;歐洲的Euromap 77則是射出成型機之設備通訊標準,規範了設備應具備的各項實作內容,以便與系統層級作連結,且是基於OPC-UA標準予以實作。 在此一國際趨勢下,國際上透過發展標準化的通訊模組與服務,建立製程設備與管控系統間之快速穩定通訊;技術上著重於採用標準化的網路連結方式,以及物件化的底層通訊設計,產品上採是朝軟體元件驅動程式,以及產品通訊連結開發服務方面成長。 國內在半導體、太陽能與PCB方面採用SEMI作為通訊參考基準,由於與國際關聯度密切,因此緊跟國際發展趨勢;國內技術發展仍以標準化實作層為主,這部份與國際趨勢一致,產品開發上以一般設備的通訊連結為主,近年來由於國內製程設備技術成長,部份的通訊技術也隨著設備的要求而往高階通訊發展,逐步實作通訊標準規範中的高階功能,並以驅動程式及服務方式呈現產品樣貌。 以製程設備通訊技術之規範層面來說,從1980~1994年期間投入的訊息封包傳輸技術,逐步擴及1982年投入的訊息結構編碼技術、1992年投入的通用設備模型技術、及1995年後投入的12吋晶圓製程設備相關通訊技術等,核心概念皆為配合應用產業發展需求,逐步擴充至相關製程設備通訊技術,如圖3所示。 因應應用產業的發展需求,SECS/GEM製程設備通訊技術發展仍以通訊介面軟體產品為主,但為了滿足製程設備通訊技術的完整性,SECS/GEM技術仍需逐步開發與設計,如ITRI之SECS/GEM技術,即是建構在GEM300的通用設備模式上,並於1999~2008年開發出SECS I/II、HSMS、GEM等高階製程通訊介面軟體產品,以及2015年發表製程設備相關通訊(PM、CJM、OSS、CMS及STS)規範之通訊介面軟體,以半導體為例則如圖4所示。 除了半導體產業透過製程設備通訊技術掌控及管理製程設備之生產資訊,此技術的應用效益已是有目共睹;近年來,其他產業之生產設備亦逐漸導入此技術,期望強化製程設備之連線通訊性能,應用產業有PCB、LED、FPD及PV等。面對全球性的工業4.0發展趨勢,傳統的精密機械加工產業及金屬運輸製造業之製造設備也有製程設備通訊需求,期望促使單機設備有連線通訊能力,可以即時掌控及管理製程設備之生產資訊,以加速傳統精密機械加工產業及金屬運輸製造產業的轉型與升級。 基於上述發展趨勢,國際相關廠商也積極投入。Cimetrix公司成立於1987年。自1999年起部署全球矚目的GEM相 關技術,並以半導體製造軟體為核心業務,在矽谷建立了半導體分部;之後,於2001年推出第一個半導體相關產品CIM300,主要為300mm晶圓製造的連線通訊功能,當時市面上還沒有同類的軟體產品。 自2004年開始,該公司開始與SEMATECH合作,投入EDA等相關技術的創新研發,並在2006年後擴大至半導體以外的市場,如PV、LED等應用產業;往後則持續投入於EDA相關軟體的研究開發,如CIMControl、CIMPortal、CIMetrix等,先前投入的相關技術亦持續改善與創新,如圖5所示。 另外,PeerGoup公司成立於1992年。該公司於2001年時推出SECS/GEM相關產品GEM4Tools和SECS4Hosts,以滿足半導體製程設備的通訊連線功能;2002年推出MES產品,又發佈具硬體故障保護功能的SECS軟體Plex4SECS;2003年發佈了200mm和300mm晶圓製造的自動化工具軟體PTO;2009年,PeerGroup公司從Asyst Technology獲取一系列的SECS/GEM軟體產品;2008年發佈PTO 5.0,加速了自動化開發時間;2010年發佈GEM功能的產品EIB GEM;2012年專為300mm半導體廠開發EIB 300軟體,並於2015年開始投入SECS Message Language (SML)的應用開發,先前發佈的相關技術亦持續改善與創新,如圖6所示。 製程設備通訊技術為產業製造技術轉型智慧自動化生產,甚至是邁入智慧製造不可或缺之關鍵技術,可使既有設備或單機製程設備建立連線機制,取得製程資料,並讓製程設備互通連線且集中化管理,進而進行加工參數調整,更重要的是在適當的通訊速度下,製程設備連線技術能穩定通訊且正確傳輸資料,使用者能輕易且簡單的使用通訊驅動軟體或裝置,促使不同設備穩定地連線及正確地傳輸資料,並發揮製程設備通訊技術的最大效益。上述的通訊技術服務的不同解決方案之間的差異性,參見表1相關內容。 製程設備通訊技術發展初期係以符合SEMI標準的製程設備通訊規範之SECS/GEM技術為主,旨在促使製程設備與主機建立標準通訊規則,讓主機可以有效收集機台設備資訊,依據各機台特性進行數據分析與調整製程配方,進而提升生產效率且改善品質,創造不同於過去的附加價值。 發展迄今,國內的SECS/GEM技術已應用於不同產業的50多種設備,如曝光機、塗膠機、雷射加工機、清洗機等,應用產業則由發展初期的半導體相關產業,如晶圓代工、封測等,逐步擴展至面板、太陽能、LED及PCB等其他產業,已應用之廠商數多達數百家,特別是晶圓代工、封測等半導體上下游產業的標竿廠商,也點出製程設備通訊技術在產業製程效益的應用價值,並可協助國產製程設備進入高值化階段,創造不同於單機銷售的附加價值,讓製造廠透過穩定且可靠通訊技術發展智慧製造系統,可以有效監控製程且即時因應,創造高效率與高品質的競爭優勢。 由於我國是出口導向國家,除了提升國內產業發展所需之設備外,也需考量全球的佈局;全球標準化是大勢所驅,只要掌握住標準化的核心技術,在實作上以本國ICT上的技術予以實現通訊核心資料交換與快速封包處理技術,除了可以應用於本國的各項設備之連線外,以本國之服務能量與技術,更可應用於全球各設備商,協助建立各產線標準化通訊。發展方向上可因應不同的產業,參考國際上所發佈的相關標準,各產業所代表的主要市場作為發展目標,佈局全球市場,例如上述的SEMI標準可應用的範圍甚廣,除了台灣、韓國、新加坡,以及東南亞外,亦可向西進至美國市場,應用產業則可廣至太陽能、PCB。又如歐洲發佈之Euromap 77標準則可為台灣之射出成型機業所參考,若結合ICT與SI廠商,在通訊資料交換、驅動程式、上層管控層作出產品與服務,則將國內射出機相關產業推向國際,擴大市場,應是指日可待。
發布日期:2017/03/06
資料來源:工研院資通所
獵能(Energy Harvesting; EH)技術是目前非常熱門的研究議題,包含光伏電池(Photovoltaic; PV)、熱電產生器 (Thermoelectric Generator; TEG)、壓電產生器(Piezoelectric; PE)以及無線獵能,而目前又以光伏電池、熱電產生器以及壓電產生器最多研究學者投入,光伏電池與熱電產生器都屬於直流類型的獵能器,此兩個部分常常被晶片廠商設計在一起,尤其光伏電池成本低廉且容易取得,也是目前最多產品應用的主要技術之一。 參考資料:Linear Technology、Greendix、Kryotherm、Tellurex、KELK、Mide (2016/12) 表 1為各種獵能器之特性與各種技術挑戰,至目前為止,尚無殺手級應用出現,但越來越多產品開始搭載獵能裝置。表 2各大廠的獵能晶片兩張表可凸顯目前的獵能技術已經開始成長,並且皆具備完整的最大功率點追蹤(Maximum Power Point Tracking; MPPT)以控制PV以及TEG獵能器可以操作於最適合的工作點並輸出最大功率,本文所列出的晶片規格皆需要搭配適合的裝置與使用情境才能真正發揮其技術價值。 表2、各晶片大廠推出具備MPPT並支援PV與TEG之獵能晶片 參考資料:Texas Instruments、Analog Devices、Linear Technology、Maxim Integrated、STMicroelectronics (2016/12) 綜觀國內的獵能領域發展上,MPPT是獵能的技術核心,但在低功耗實現高精確度的MPPT專利方法較少,容易形成我國獵能產業的技術屏障。為了在未來物聯網(Internet of Things; IoT)或是智慧感測裝置(Smart Sensing Devices)上趕上世界潮流,需先掌握低功耗高精確度MPPT的實現方法,以鞏固獵能的核心技術,並以此核心技術拓展應用系統。 圖 1舉出目前國際實現最大功率點追蹤最主流的兩種方法說明,第一種為開路電壓法,也是表 2五大晶片廠所採用的方法,此方式的操作簡單,可以有效地降低操作功耗並實現高性能獵能晶片,其概念先取得開路電壓(Open Circuit Voltage; OCV; VOC)並透過晶片的MPP對於VOC比例的設定,進行MPPT之操作點,每隔一段時間重複動作,但假如獵能器的操作點位置與設定的操作位置不同時,則會大幅降低MPPT追蹤精度,導致獵能器輸出功率不彰。 另一種為擾動觀察法(Perturb and Observe; PO),不斷的比較前後操作點的功率,此方法的精確度較高,但這個方法需要嘗試將電壓與電流量化後相乘才有辦法進行運算,故運算量大,不容易實現低功耗,但卻具有較高性能的MPPT追蹤精度。無論研發方向是採用OCV或是PO,對於獵能技術領域MPPT核心技術研發刻不容緩。 在掌握MPPT獵能核心技術後,接下來的重點將開始放在產品設計上,圖 2為現在與未來的裝置設計,目前大部分的可攜式裝置大多以體積與電池容量為主,而獵能技術還是處於選擇性搭載,整個系統設計以感測器(Sensor)、硬體(Hardware)、軟體(Software)以及電源管理(Power Management)所組成,軟體主要處理感測器與硬體上的控制與計算,並未進行電能的優化,而硬體所需要的電源也都是採用單一電壓無針對低功耗模式進行優化。在未來裝置上,將會大幅改變,整個裝置的大小雖然可能不會有太大的改變,但是電池使用的體積變少而顯得更為輕薄,搭載的獵能技術將可源源不絕的補充能量給電池,達到一個供需平衡的長效電池壽命應用情境,核心應用系統再也不是以固定電壓的功耗(Power; W)做考量,而是以動態電壓調整以及軟體優化做最有效率的能源(Energy; J)利用,實現更低功耗更強大功能的智慧裝置。 所以下個階段的研發布局策略,需要在硬體的動態電源節能設計以及軟體的能源控制開發,以實現更低功耗之應用系統,敞若搭配事件觸發(Event-driven)之情境,更能直接以獵能技術實現無電池(Battery-less)之應用裝置。
發布日期:2017/03/06
資料來源:工研院生醫所
癌症轉移是癌症病患致死的主要原因,其中淋巴轉移是許多癌症(例如黑色素細胞瘤,乳癌,肺癌,前列腺癌,腸胃腫瘤以及頭頸部癌症等)轉移的主要途徑。對於產生淋巴轉移的病人,多半只能用大範圍的放射治療或化療來抑制已轉移的癌細胞繼續擴散生長,但傳統的化學療法藉由靜脈輸注給藥,無法在淋巴系統達到有效抑制癌症轉移的濃度,目前臨床並無有效針對轉移腫瘤的治療方式。 專一性的淋巴標的藥物因可降低全身性毒性與增加藥物療效而成為抑制癌症轉移的熱門題目。藥物傳輸系統是現階段用來作為淋巴傳輸重要的工具,目前此領域的研究方向除集中在增加藥物到淋巴系統的累積量,如何延長滯留時間增加癌細胞與藥物接觸機會也是重點開發方向。國際相關藥物淋巴傳輸系統發展整理如下: RGD-poly(e-caprolactone) nanoparticles coated with RBC 資料來源:工研院生醫所整理(2017/01) Ther Deliv. 2010, 1, 237-45 Mol Pharm. 2012, 9, 2646-57. J Control Release, 2012, 118-25 Cancer Res, 2009, 69, 1174-81 Int J Pharm, 2007, 337, 316-28. ACS Nano, 2015, 9, 4957-67 Cancer Sci, 2013, 104, 369-74 Healthcare Mater, 2015, 5, 439-48 Nat Nanotechnol, 2013, 8, 336-40 奈米新劑型新藥為適合台灣醫藥產業參與的特色藥廠領域,除了學界研發外,台灣廠商在這領域耕耘已小有成果,也建立與國際大廠結盟的管道。目前產品多數仍由國外公司技轉,如智擎生技於從美國Hermes Biosciences授權引進,授權引進PEP02在亞洲及歐洲之發展、製造及商品化等權利。ONIVYDE(MM-398或PEP02)是一創新且具高度穩定性的奈米微脂體喜樹鹼製劑(irinotecan liposomal injection),喜樹鹼中的活性物質SN-38可以抑制第一型拓樸異構酶(topoisomerase I,一種參與DNA轉錄或複製的酵素)的功能,進而促進細胞的死亡。安能得(ONIVYDE)已於2015年10月通過台灣TFDA新藥查驗登記及美國FDA藥證核准通過,成為全球唯一治療第一線標準治療藥物gemcitabine失敗後的末期胰腺癌新藥。杏國生技取得德國MediGene股權並獲治療三陰性乳癌試驗新藥EndoTAG-1(SB05)的全球三期臨床試驗研發技術、產銷等授權。SB05作用機轉是將太平洋紫杉醇(paclitaxel)嵌入帶有電中性及陽離子性磷脂質之微脂體中,以有效地與帶負電荷之腫瘤新生血管內皮細胞結合,進而抑制腫瘤血管新生。台灣東洋與荷蘭to - BBB製藥公司(現為BBB Therapeutics)啟動腦瘤標靶型Liposomal Doxorubicin藥物(2B3-101)之共同開發。利用glutathione裝載於liposome上,發揮增加通過BBB的能力,將藥物送入腦癌組織。 上述產品的開發顯示台灣產業在奈米新藥領域的蓬勃能量,但目前台灣研發的奈米產品並無述求淋巴傳輸能力。為加速奈米產業蓬勃發展與解決後期癌症對於轉移治療的難題,工研院以經濟部科專資源,利用自主研發透明質酸(hyaluronic acid;HA)高分子,發展具淋巴傳輸能力之奈米載體。以HA上之COOH(負電)吸引鉑金藥物之Pt(正電)形成奈米載體,並以修飾之疏水性官能基穩定結構。利用HA可辨識淋巴與腫瘤組織之受體的能力,達到淋巴腫瘤標的作用。現階段已完成候選藥物(CPHC008)之產出,完成淋巴傳輸能力,抗腫瘤轉移藥效與低毒性之驗證,目前正進行放大製程開發,為後續的GLP毒理與臨床實驗準備。CPHC008不須裝載抗體或胜肽等即具有主動標的之作用,可減少chemistry, manufacturing and controls(CMC)之複雜性。相較於HylaPlat(天然HA所形成之奈米載體)具有穩定的結構,呈現更優異之淋巴傳輸能力,此外亦可利用靜脈給藥達到抗腫瘤轉移之目的,臨床給藥實施度佳。以奈米載體包覆藥物,可減少鉑金類藥物的全身毒性。目前鎖定頭頸癌為主要治療疾病,期待未來可取代鉑金類藥物,發揮更高的臨床價值。 以獨特的技術開發自有品牌藥物為特色藥廠經營的基礎之一。以東京大學Kataoka教授為例,利用自主研發之PEG-poly(amino acid) copolymer,因應不同藥物進行高分子修飾,以奈米微胞技術開發不同奈米新藥產品,分別技轉至Nippon Kayako與NanoCarrier公司,現已分別進入不同階段之臨床試驗(最高已達臨床三期)。可見得若能掌握特有關鍵技術與專利,的確有創造產業永續經營的空間。 圖1 以PEG-b-poly(amino acid) copolymers為基礎之高分子微胞載體平台(標題) 奈米於生物醫學領域的應用非常廣泛,奈米粒子經過特殊設計可以攜帶藥物標靶至特定組織或病灶,目前全世界已上市的奈米藥物產品約有七十餘種,主要針對癌症、感染及發炎的治療。面對新藥龐大的開發成本,經由開發新的藥物傳遞,改變藥物給藥途徑,不僅可降低產品開發成本,也能快速進入市場,並可提升學名藥的附加價值,已成近年國內藥廠投入開發的重點項目。台灣廠商可透過技術授權國內上游研發的先進傳輸技術,或引進國外技術等方式,快速提升藥物傳輸技術能量,快速跨入新劑型新藥的開發,增加台灣生醫產業的價值。奈米製藥產業在台灣雖已逐步深耕,但仍屬各自發展的狀態。台灣尚無建構完整的奈米研發產業鏈,僅法人單位利用科專資源支持建構包含生醫材料研發、合成製備、藥物配方與藥物傳輸等技術能力。工研院掌握HA高分子的修飾專利,開發屬於台灣特有的高分子奈米藥物產業,若能逐步發展,將有助益於台灣的特色藥廠策略,可望帶動醫藥產業發展。
發布日期:2017/03/06
資料來源:工研院量測中心
我國汽車產業發展至今已經有六十年的時間,迄今已經形成一個龐大的工業體系,生產品項從上游零件、中游組裝,到下游服務銷售;主要廠商聚落分布地點從桃園、竹苗、大台中、直到高雄,單單零組件的產值已經超過二千億新台幣。隨著大陸、北美、印度市場的擴張,汽車產業的景氣在過去五年內表現呈現出溫和發展的狀態,並且和其它許多產業相比,國內幾家代表性汽車零件生產業者訂單情形良好。 然而業內人士都擔憂一個情況,而且距離解決還有一大段路要走。由於國內在汽車鋼材原物料的成本高於大陸,加上國內市場規模太小,許多零件製造供應體系不得不移到接近市場的區域。但這些移往境外的台灣企業並沒有因此高枕無憂。走訪數家關鍵汽車零件製造商後發現,台灣廠商在面對大陸高漲的薪資、民情文化差異、地緣風險等因素,業者想回台灣,卻苦於台灣勞動力不足、土地成本高的問題,以至於處於進退兩難的局面。近來媒體大量討論工業4.0,業者似乎看到曙光,因此對於投入智能生產技術商相當熱衷。但工業4.0牽涉甚廣,要從何處切入智能生產,才不會發生 導入自動化後賺錢的人很少 呢 ? 首先我們要明白台灣製造業者在導入自動化方面大多不是問題,國內超過百家自動化業者如勤堃、大銀、盟立、上研、歐特加、中元、東佑達、台達、研華寶元以及多家智慧工具機業者已經具備相當優異的自動化技術,足以提供汽車產業自動化硬體。目前這些業者努力發展的重點是在發展跨設備的網路連結、自動檢測、以及品管大數據的自動分析和預警。隨著大家逐漸對工業4.0有更深入了解,國內業者已經非常清楚台灣工業4.0與德國日本的關鍵差距是在軟體、關鍵量測、以及管理技術。而汽車零件或系統製造端業者,則正將資源朝向將上述業者提供的自動化硬體設施與公司的企業資源系統進行連結,將工廠增添製程模擬、可視化、網路化技術元素,或統稱為網宇實體技術 (Cyber Physical System)。在其中,除了機器人外,還有大量的感測器和檢測站被部署進去,使得工廠不再只是把工件自動送進送出而已,而是被搬運過程中所有發生的狀態、參數、結果、時間、地點,盡被施加科學檢測和予以紀錄,並進行即時的分析與反應。 以走訪中部生產齒輪和自動變速箱傳動軸件的和大工業有限公司為例,該公司的產線已經和過去不同,不再是過去 3K 傳統印象,現場人員已從過去外勞為主,逐漸變成由參數 (Recipe) 工程師、品質工程師、機電軟體整合工程師為主,並且可在遠端進行研究分析。公司正大量導入線上檢測技術,例如在銑床製程、車床製程、熱處理、研磨、深孔鑽等製程部署超音波、大視野AOI (Automatic Optical Inspection)、變頻磁感應、偏心精度高速檢測站等;跨平台的溝通全部透過乙太網路來進行,一些於國內金屬加工產業尚在擴散階段的技術如 EtherCAT 介面技術也為了實現資料的高速同步的目的,被導入產線進行應用,而且資料庫已經成為基礎設施的一環。該廠與國內的工業4.0先行者,如研華、大銀、台達、新漢、整技、高鋒、歐特加、台中精機、工研院量測中心等進行合作,明顯是異業結合。這樣的異業結合已經是大勢所趨。新廠朝向工業4.0目標前進後,因為效率提升,每條線的現場人力從原本的22人減少到3個人,原編制人員從而可將心力放在設計分析上,因此在實質效率上大幅提升。此外,由於有網路數據可以快速與顧客或供應商進行溝通,大量降低人工抄表過帳的工時,成本和錯誤下降,淨利也獲得的提升。 汽車產業是工業的火車頭,是兵家必爭之地,台灣在進步,國外進步的步伐則更早、更快。德國蔡司、瑞典海克斯康、日本三豐、甚早就開始將三座標檢測儀與機器人整合的方案推往汽車產業,這樣的應用成本很高,但正在擴張中。德國Blum、義大利Marposs、英國Renishaw的機上刀具檢測幾乎已經全部進入無線檢測傳輸的階段,這樣的介面對於與智能產線整合,提供相當便利的條件。日本Tokyo Semitsu (或Accretech)、Magnescale等提供產線上具有數位傳輸介面的空氣量規、接觸感測器,開始推廣EtherCAT 介面;Keyence 提供生產流水線上之模組化 AOI 軟硬體方案,都是國外積極建立的基礎方塊。以上的技術台灣亦有,若可持續進行更多的驗證與改善以及異業合作,就有機會找到發揮空間。 台灣汽車零組件產業是出口份額相當高的一個區塊,國際化程度高,也意味著面臨國際競爭壓力也非常大。無論是想要移回台灣或是希望在地繼續擴產的業者,在受訪中都同意推行智能化生產的重要性,也同感推動異業結合的重要性。2017年是中國推動 中國製造2025 進入第二個年度,整個產業的競爭會更大、變化速度會更快,因此未來三年將是台灣汽車產業加快提升能力的關鍵時刻。
發布日期:2017/03/06
資料來源:工研院生醫所
抗體藥物複合體(Antibody-drug Conjugates, ADCs) 就結構來說,是大分子生技藥物與小分子化合物的結合。就藥理作用機制來看,是將可毒殺細胞的物質以合成的方式結合在具有標的組織或細胞能力之抗體上。作為一個理想的ADCs藥物,須具備(1)抗體與腫瘤相關之抗原(antigen)具有高專一選擇性,但在正常細胞無相關性;(2)非常高效細胞毒殺化合物;(3)連接子(linker)可在血液長期循環時穩定、被抗體帶入作用細胞時可釋放高毒性物質。這三者缺一不可,否則影響腫瘤治療效果,甚或產生嚴重毒副作用(圖1)。 圖1 抗體藥物複合體(Antibody-drug Conjugates, ADCs)由抗體、高效藥物、連接子組成 ADCs藥物被文獻分析報導由2013年有33個在臨床試驗,突飛增加到2016年65個,其中有8個ADCs藥物在late stage或正在法規單位審查核准中,超過20個ADCs在IND階段或完成前臨床很完整的研究,甚至有超過80個ADCs藥物開發計畫分別在前期探索、前臨床研究等階段。由筆者近年參加國際ADCs研討會的觀察,及關注自2015年起Adcetris及Kadcyla與化療藥、抗體等合併治療,銷售額竟達10億美金,相信應該有更多的生技醫藥公司或者學術研究單位投入新型抗體、高效藥物及專一性連接子等研究,由此可見ADCs藥物的重要性! 本文因篇幅有限不一一細究各家公司挑選抗體與linker、toxin間的選擇邏輯及個別臨床藥物進展,由於開發ADCs藥物幾家知名公司的技術種類、治療效果與合作開發夥伴等相關結果在各研究論文或ADCs市場報告均可查知。由於ADCs藥物結構複雜,這類藥物透過linker結合精確標的之單株抗體、高毒性藥物,三者間良好組合是成功發展ADCs藥物缺一不可要素(圖2)。本文整理ADCs藥物開發原理、近期發展重點及研發過程考量角度,以作為瞭解ADCs藥物之入門。 由文獻1及工研院ADCs藥物研發團隊經驗瞭解,在腫瘤治療研究上,腫瘤表面抗原(antigen)的表現量、身體內正常組織表面抗原的有無,會影響治療效果及off-target毒性。當作標靶巡弋飛彈的抗體,除了要能高專一性標靶至腫瘤表面antigen,同時要具有快速細胞內吞噬的能力,以及避免產生不必要的免疫反應,如此才能有效將治療指數(therapeutic index, TI)拉開,現在新型優質ADCs藥物在前臨床動物研究其TI值可從5拉到30(圖3),如此才能在臨床試驗增加成功機率。若是選擇像Herceptin這類抗體,保有FcR結合能力,可能具有進一步ADCC好處。至於linkers之血液中穩定性、腫瘤細胞內斷鍵、高專一性接合等可增加藥效、避免副作用的實例已有非常多研究證實。但是對於能克服抗藥性的好處,仍在實證中。最後,由於高效藥物(toxin)具有強烈毒性,沒有特殊保護無法單獨使用,近年來研究發現在固態腫瘤,toxin若有bystander effect能夠在腫瘤細胞凋亡後,可藉著toxin穿透隔壁腫瘤細胞進而產生毒殺效果,對於治療效果具有幫助。 資料來源:Current Opinion in Immunology 2016, 40:1423 從文獻分析1, 2ADCs藥物最常見抗原種類有Her2, CD30, CD33, CD22, CD19, PSMA, 5T4, EGF-R及CEACAM51等,此外,幾家抗體研發公司發展獨家特有標的之(targets)也陸續應用在ADCs之抗體。表1是整理目前各家大廠ADCs藥物在臨床前或臨床試驗常見抗原種類及相對應之疾病治療領域,一般而言,新抗體會搭配已知linker或toxin即可達到新穎組合的策略,若藥效明顯或大幅改善副作用,就有資格進入臨床試驗進行進一步驗證。 解析進入臨床ADCs藥物之抗體所對應的抗原,很少有重複,目前看到標靶至CD19, CD22, CD37, CD70, CEACAM5, EGFR, HER2, mesothelin這幾個抗原有2個以上的ADCs。由整理表1的種類數量可見,著手開發或者改善抗體、尋找新抗原是ADCs藥物最常見的做法,有超過30個ADCs藥物其標靶至特殊抗原。表1的資訊可提供有意進入ADCs藥物開發夥伴瞭解抗體選擇及疾病治療關聯之策略。 Multiple myeloma, hematological Multiple myeloma, hematological Pancreatic cancer, prostate cancer, epithelial tumors small cell lung cancer (SCLC) and large cell neuroendocrine carcinoma (LCNEC) Colorectal cancer, head and neck cancer, solid tumors Breast cancer, melanoma, solid tumors HER2-positive breast cancer, solid tumors Prostate cancer, ovarian cancer Bladder, breast, lung, and pancreatic Colorectal cancer, lung, kidney, glioblastoma 在高效藥物方面,目前臨床效果以作用機制Microtubule disruptors、DNA binding藥物療效最為明顯,MMAE/MMAF或DM1/DM4就佔了快70%。由表2已進入臨床試驗的藥物可瞭解,這類高效藥物開發的公司並不多,由於高效藥物之細胞毒性IC50多在10 nM,甚至如Pyrolobenodiazepine (PBD)這類toxin在人類腫瘤細胞株IC50可達 20pmol/L。若抗體標的抗原的選擇性不夠專一,或者linker不夠穩定,往往off-target的藥物毒性都會使得ADCs藥物很快在臨床一期就被篩除。表2之高效藥物發展公司多數結合特有linker,作為特色linker-toxin,如此可與表1擁有特殊或新穎抗體公司合作,發展適當ADCs組合。近期在歐美陸續有小型特色公司由學校授權新化合物tubulysin藉以發展適合ADCs之彈頭,如Tube Pharma。 Pyrrolobenzodiazepines , D6.5 (PBDs) 目前ADCs藥物之連接子發展較早且臨床經驗較為領先的公司3,分別為擁有Val-Cet-MMAE的Seattle Genetics和擁有SMCC-T-DM1技術的Immunogen,其商業策略為利用連接鏈技術與各大藥廠合作開發ADCs藥物產品藉此收取權利金。這類型藥物與抗體接合方式雖可知藥物接合在抗體的平均個數(DAR),但藥物接合分佈仍屬於隨機,亦即非特定胺基酸位置。研究指出高效藥物接合在抗體的均一性也是會影響ADCs藥物穩定性及藥效,因此專一位置接合(site-specific conjugation)之ADCs藥物儼然成為新世代ADCs技術指標,目前不同技術發展者如Catalent、Sutro、Pfizer、Innate Pharma、AmbRx等均積極拓展合作機會及臨床試驗。表3整理幾個已進入臨床一期研究之代表藥物及技術以利後續觀察ADCs發展。 Enzyme ligation on TAG through Transglutaminase (TGase) 另外,由於ADCs之彈頭使用maytansinoids或auristatins這類高效藥物(toxin),在小鼠或者大鼠腫瘤模式單一有效劑量可達到小於3mg/kg,使用PBD在小鼠或者大鼠有效抑制腫瘤-單一劑量可小於1mg/kg,可謂超級有效。分析大多數在臨床研究階段的ADCs藥物,讓劑量無法提高之毒性(dose-limiting toxicities, DLT) 往往與標靶之抗原(targeted antigen)無關,反而是toxin藥物的影響。此外,由臨床研究所整理獲知的毒性報導,似乎與前臨床結果無太多關聯,同時小鼠大鼠等模式很難預測在臨床試驗研究可能的毒性,這使得開發ADCs藥物充滿許多不確定性,必須及早進入臨床試驗獲得驗證。 Hematological changes Cleavable MTIs: Neutropenia (Adcetris, 8 clinical ADCs) Calicheamicin: Thrombocytopenia (Inotuzumab and Mylotarg) Mainly with Calicheamicin and conventional, non-cleavable MTIs: Liver (Kadcyla, Inotuzumab and Mylotarg) Mainly with cleavable, MTI based ADCs (vcMTIs) but also Kadcyla Mainly with stable, MTI based ADCs 參考文獻 New developments for antibody-drug conjugate-based therapeutic approaches Bart ECG de Goeij1 and John M Lambert. Current Opinion in Immunology 2016, 40:1423. Using the Lessons Learned From the Clinic to Improve the Preclinical Development of Antibody Drug Conjugates. Pharm Res (2015) 32:34583469. DOI 10.1007/s11095-014-1536-7. Antibody-Drug Conjugates. Humana Press. ISSN 1064-3745. 2013.
發布日期:2017/01/26
資料來源:工研院資通所生醫與工業積體電路技術組
Amazon發表了一個名為Amazon Go的全新購物技術,那是一個完全無人、拿了就走(Grab-and-go)的舒適購物環境,全自動化的購物識別、結帳是由以電腦視覺(computer vision)、機器學習(machine learning)、人工智慧(AI, Artifical Intelligence)所構成的系統,透過手機及雲端服務加以實現,描繪了未來的購物願景。nVIDIA宣稱與合作夥伴benevolent.ai藉由內建GPU訓練系統的人工智慧電腦,驚人地在短短一個月內找到了兩種治療阿茲罕默症的潛在藥物模型,過去每種新藥的開發至少都需要10年以上,雖然從找到新藥模型到開發成新藥產品仍需一定時間的測試驗證過程,但人工智慧已對未來新藥或基因篩檢投下令人興奮的期待。一個由大數據分析、人工智慧所激起的數位經濟巨浪正聲勢驚人地捲起。 人工智慧的發展可追溯1955年由John McCarthy所定義機器智慧的科學工程,算算至今已發展了超過60年。1997年IBM深藍打敗西洋棋冠軍Garry Kasparov震驚了當時的世界,為人工智慧激起了一個浪花,但從早期以規則(rule base)為基底的專家系統(expert system),到類神經網路(Neural Network)的發展,多年來一直受限於電腦計算的需求而一直停留在研究與極專門的技術領域或好來塢電影的素材,與商業化一直有一定的距離。2005~2006年間,深度學習網路(Deep Neural Network, DNN)藉著資料中心的高速電腦伺服器,以及透過網路的大量資料搜集,開始有了很不一樣的突破,在一些特定應用領域,如電腦視覺、物件辨識、語意理解等,透出了一線曙光。 當Google的AlphaGo在2016年打敗了南韓圍棋九段棋手李世石,對世人帶來的已不止是驚訝,而是「商機」了。2016年人工智慧的商機成為全球企業競逐的焦點,據Venture scanner統計,現今全球已有957家新創公司投入13個不同的應用領域,創投投入資金總額高達480億美金。全球大型企業如Intel、Google、Microsoft更在物聯網、人工智慧大肆展開併購與策略結盟,以堅實其全球競爭力。Intel以Nervana技術為基礎,搭配核心數學函式庫MKL(Math Kernel Library),作為全方位、高度優化的AI解決方案。未來更將以Knight Crest晶片結合Intel Xeon處理器、Nervana技術,作為強化深度學習的高密度運算利器。nVIDIA的GPU目前已是人工智慧運算處理器最廣為接受的方案之一,nVIDIA也宣布與Microsoft策略合作,將Microsoft Azure運行在nVIDIA tesla GPU上,提供雲端人工智慧平台。nVIDIA也同時與IBM合作開發一款最佳化的深度學習工具-IBM PoweAI,提供企業用戶利用人工智慧作出更好的決策。 為了將人工智慧應用在現實生活中,使用者端(User Equipment, UE)的推論引擎(inference engine)是下一步發展的重點。一個訓練好的深度學習網路需要極大的運算量與記憶體,在UE端無法像資料中心一樣配備強大的處理器叢集,也往往有其功耗的限制,因此深度學習特用處理器也成為一個重要的議題。除了Intel CPU、nVIDIA GPU之外,Google也宣稱發展了TPU(Tensor Processing Unit)專用的深度運算處理器,不過並不打算對外銷售。FPGA陣營因其可程式化的硬體彈性,可以很快地針對特定已訓練好的深度學習模型硬體架構進行最佳化,成為實現低功耗的深度學習運算器的選項之一。因此Xilinx發表了一篇如何利用其DSP48E2單元同時平行處理兩組乘加運算來實現深度學習運算最佳化的白皮書,達到較Altera平台(已被Intel併購)高出1.75倍的運算效能。 更甚者,設計專用晶片(ASIC, Application Specific IC)將可更進一步提升運算效能,如Movidius (於2016年9月被Intel併購)發表了Myriad 2處理器,利用向量處理器架構加上深度學習硬體加速器實現,內含12核VPU與2核RISC CPU,並利用16位元/32位元動態精度來進一步提升運算效率,將深度學習的推論平台縮小成了一個USB裝置。 物聯網智慧感測、人工智慧的應用已成為全球技術競逐的焦點,也是未來十年數位產業發展的主戰場。台灣半導體產業基礎堅實,軟、硬整合有助發展超低功耗、感測器、人工智慧等特色半導體產業。惟過去台灣半導體產業發展較偏重硬體開發,在軟實力上有待加強,以軟帶硬發揮特色硬體效能,方可補強軟體競爭力。 近年來最受注目的多層次深度學習類神經網路,其特性為利用多維度的特徵關連性以及非線性分類器來進行預測或決策的演譯,目前在影像辨識、口語辨識上已有顯著的突破。DNN推論的運算複雜度相當高,且有極高的資料重覆利用、大量的參數傳遞。目前全球皆在競逐如何將平行運算處理器的利用率達到最高、如何降低資料交換的頻寬需求,從特定訓練模型的最佳化再延伸到一般型的架構,軟、硬體如何搭配?至今全球仍沒有定論。而為實現無所不在的人工智慧,UE端的嵌入式推論平台,全球也尚是無人主導的戰場,適合台灣嵌入式系統產業投入。使用者端人工智慧平台主要的瓶頸在於效能及功耗,如何在可接受的精準度下實現機器學習模型,及時預測及決策?深度學習模型的壓縮、運算單元與記憶體資源的有效分配、硬體運算架構的最佳化等,均是重要的關鍵核心。 台灣無法與主要的處理器國際廠商展開競爭,也沒有國際級資料服務廠商策略連盟,可朝手機應用處理器、微控制器等處理器為方向,建構低功耗智慧終端人工智慧嵌入式系統,並以亞太區域作為應用場域主軸。純軟體發展非台灣產業強項,以軟帶硬才能發揮台灣所累積的半導體產業優勢。可強化智慧終端人工智慧軟體技術的投入,並且以提升嵌入式系統競爭力為主軸導入產業,再輔以低功耗半導體技術、應用端感測器技術等,台灣便能在未來人工智慧的產業生態上佔有一席之地。在選題上,可以亞太區域性議題為導向,藉助國際大廠的平台方案發展應用技術。例如,以嵌入式系統為平台,發展應用於智慧農業、智慧交通、治安等議題之電腦視覺融合、低功耗人工智慧運算處理等技術。 雖然人工智慧的發展已有爆發性的成長,但要讓機器學習得到的模型運用在我們的日常生活,從大量的資料處理與分析針對特定場域目的進行「預測」或「決策」,尚欠缺有效率、低功耗的推論平台。從機器學習模型的建立到以嵌入式系統為推論平台,搭配深度學習模型的壓縮、運算單元與記憶體資源的有效分配、硬體運算架構的最佳化等的軟、硬體整合最佳化平台將是未來強化競爭的重要工具。 預計2025年全球人工智慧年產值將達500億美金,以影像物件辨識為基礎之應用將佔80%以上,深度學習網路的運用成為最關鍵的技術。運用CPU(Intel)、GPU(nVIDIA)、TPU(Google)作為運算平台,已是大廠寡佔的態勢。台灣可利用嵌入式人工智慧平台尚在競逐的時期加碼投入,集合產、學、研的力量,以期為嵌入式系統產業帶來更多的加值。
發布日期:2017/01/26
資料來源:工研院綠能所資源應用技術組
依據澳洲全球碳捕獲與封存研究院(Global CCS Institute, GCCSI) 2016年全球CCS(Carbon Capture and Storage(碳捕獲與封存),簡稱CCS)狀態報告顯示,全球目前有38個大型CCS計畫,至2017年底將有超過20個大型CCS計畫在運轉,每年約可捕獲封存4千萬噸的CO2。但至2022年間其進展是緩慢的,需要加速的推動,以期達成IEA 2DS 情境模擬所需於2040年CCS減量近40億公噸的目標,其中非OECD國家將佔有主要的貢獻。 CO2捕獲技術能去除90%以上CO2,佔CCS成本70%以上,為全球CCS技術發展的關鍵。捕獲路徑依燃燒方式區分為燃燒後捕獲、燃燒前捕獲、純氧燃燒及化學迴路製程。表1為GCCSI整理全世界捕獲技術發展之程度,以國際慣用之TRL(Technology Readiness Level)來定義。目前發展情形說明如下: 吸收增強水氣轉化(Sorption Enhanced Water Gas Shift (SEWGS)) 水氣轉化薄膜反應器(Water Gas Shift Reactor (WGSR) membranes) 封存技術相對成孰度較高,國際間發展重點在於能夠較準確地估算封存潛能,以及可掌握注儲於地下之二氧化碳團塊之移棲狀況。除了精進注儲工程技術外,技術發展聚焦於監測驗證查核與模擬與風險評估等核心技術,期能兼顧改善儲集層注儲效率,同時又能確保封存有效性與安全性。 燃燒後捕獲技術主要發展鈣迴路捕獲CO2技術,除與業界合作研究建立全球最大規模之1.9MWt鈣迴路捕獲系統,持續進行技術驗證與系統可靠度外。亦積極開發多階旋風塔整合蒸汽水合程序之新世代鈣迴路捕獲技術,並於2015年建立500kWt試驗系統,預期可將捕獲成本降至低於USD30/tCO2。另開發中孔徑矽基吸附材捕獲技術,主要應用於捕獲低溫尾氣排放之CO2,已建立1kg/hr中孔徑矽基吸附材量產系統,並完成配方研究以降低製備成本至800元/kg及改質研究以提升吸附效率,2014年建立3kWt Bench Scale吸脫附系統及進行玻璃熔爐實廠測試。 燃燒前捕獲與富氧燃燒技術主要發展挾帶床氣化技術、化學迴路新燃燒系統與產氫技術,於2013年與2014年分別各建立一座氣態與固態燃料之30kWt化學迴路試驗系統,在以甲烷為燃料之條件下,進行系統連續運轉測試,二氧化碳濃度可達99%,氫氣濃度可達95%;除此之外,同時進行低成本、高反應性及低磨耗率之載氧體開發。 封存技術研發聚焦於監測驗證與風險評估技術,透過國際合作與美國國家能源技術研究所合作建立示蹤劑監測技術,並建立相關檢測與驗證程序。另亦與美國國家風險評估夥伴聯盟進行技術合作,引進量化風險評估技術框架,進行本土化技術開發與案例。另考量規模較小之工業區減碳需求,開發分散式封存技術主要著重於CO2快速溶解技術之開發,投入先進生物觸媒之研發,可將CO2快速轉製為碳酸氫鹽溶液。 中鋼公司有豐富的氨水副產品,因氨水具有低反應熱、低再生溫度、不易劣化等優點,近年將重點放在氨水吸收液捕捉CO2特性相關測試與研究。另與清華大學與臺灣大學合作開發,以轉爐石與冷軋廢水混合漿體之超重力設備捕獲CO2技術。 台電公司在燃燒後捕獲技術之化學吸收法與固體吸附劑為主要研發方向,化學吸收法主要驗證不同混合醇胺(Amine)之捕獲性能與能耗;固體吸附劑則以煤灰為基材開發矽基中孔徑吸附材。在封存方面,於彰濱場址完成3,000m監測井鑽探與岩心取樣分析,確認蓋層與儲氣層厚度及其地質特性,並完成注儲潛能估算。 中油公司針對永和山6、13號井與工研院與中央大學合作進行試驗場址地下水質、微震、淺層土壤、地表變形監測、二氧化碳濃度監測工作、以及試驗場址地表土壤氣背景值監測等工作。 針對二氧化碳捕獲化學吸收法進行技術發展及放大實廠測試,與台塑公司合作於麥寮廠區完成捕獲量1噸CO2/天之示範工廠建置,亦針對富氧燃燒、燃燒前捕獲及微藻固碳等進行相關技術研究。 在封存技術方面主要與中油及台電公司合作,進行國內封存場址調查與潛能評估,解析地下應力與地震安全性關連性,並針對潛在封存場址進行注儲工程技術發展,建立地球物理與地球化學基線資料,發展適合本土地質環境之三維震測技術與熱水化力學耦合模擬模式。 我國在碳捕獲封存與再利用技術發展上已有很好的進展。特別在二氧化碳捕獲技術方面,主要聚焦於1.燃燒後捕獲技術,包括(1).化學吸收法,以胺基與氨水法為主;(2).固體吸附劑,計有高溫鈣迴路捕獲技術及低溫中孔徑矽基吸附材。2.燃燒前捕獲與富氧燃燒技術,包括(1).化學迴路技術,以移動床與鐵基載氧體為主;(2).氣化技術,以挾帶床(Entrained Flow)與流體化床為主。下階段的研發布局策略,應在既有的基礎上,朝技術放大與產業深化布局。以建立台灣二氧化碳捕獲與地質封存商業化規模之能量為目標,包括: 捕獲成本降至USD20/tCO2以下,CCS總成本降至USD30/tCO2以下。 鏈結以「燃燒後捕獲」與「地質封存」為主的新興產業。 燃燒前捕獲與富氧燃燒,應以工業區之能源整合與氣化多元化應用,以及具突破性技術之化學迴路與載氧體開發為方向。 開發CO2再利用技術,以轉化燃料與化學品之關鍵觸媒與製程技術為主。 1.燃燒後捕獲系統產業化技術驗證: 開發與驗證MW級試驗廠化學吸收與固體吸附系統技術,累積技術經驗,使系統可靠度達80%以上,並建立商品化放大技術。 建立本土大型產業鏈CO2減量達百萬噸商業化系統。 2.燃燒前捕獲與富氧燃燒製程技術開發: 開發化學迴路產氫放大系統技術,結合燃料電池開發分散式電力系統。 開發高效鐵系載氧體及低成本天然鐵礦石載氧體。 氣化結合高溫CO2捕獲之近似零CO2排放之能源整合示範系統。 3.地質封存與系統技術開發: 建立封存監測驗證核心技術,扶植本土監測產業。建立與推廣地質模擬與風險評估技術框架及本土分析案例,提供與國際接軌之標準與技術規範制定依據。 建立分散式封存技術,處理中小型排放源,整合微氣泡及生物觸媒達成CO2快速溶解,回注地層下陷或海水入侵區。 封存之安全驗證與民眾的接受度,為CCS能否施行的關鍵,加速建立CCS測試平台,透過確保安全性之監測技術來加強民眾接受度。 4.再利用技術開發: 大型化微藻固碳與高價產品技術開發與建置。 轉化能源及化學品之觸媒與製程技術驗證與示範。 每年CO2利用達10萬噸以上。