achitsai wrote:
K大今天去比我上次去好多了........後來我下山走到車........就開始下雨了..(恕刪)
A大的夜景都很漂亮呢..
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貼在這比較不會受到注意(都是自己人)
SONY的影像感測器事業部IS事業戰略部統括部長大場重生在2015年8月20日舉辦的“SEMI Members Day 東京”上，以“通過Imaging的深化和向Sensing進化來創造新的感動和價值～圖像感測器在IoT和IoE世界的可能性”為題發表了演講
CCD圖像感測器時代
開始開發時的目標是“超越膠片”
CMOS圖像感測器時代開發之最初的目標是“超越人眼”
目前這個目標已實現
人眼與圖像感測器的比較標準有5個:
第一個角度是速度
人眼的分辨速度為240張/秒，而感測器已達到1000張/秒
第二個角度是感光度
索尼無反相機“α7s”配備的感測器能夠以ISO 409600的感光度拍攝，在幾乎漆黑的背景下也能拍攝
第三個角度是動態範圍（明暗差）
現在市售相機的感測器的動態範圍已達到128dB
如果能達到140dB，那麼不管明暗差如何，什麼都能看得見了
圖像感測器除了可見光區域外，還可以覆蓋紅外線區域，在近紅外區域尤其有用
第四個角度是視野（畫角）
第五個角度是距離
CMOS感測器在第四與第五均超過人眼
都已超越了人眼,未來的發展是什麼?
這是此次演講討論的主題
未來2～3年，用於移動終端(Mobile用)的感測器產品仍將佔最大比例，此市場規模將達到10億個
再下來的市場的增長將是IoT及IoE的用途
圖像感測器的市場規模將增長至100億個、甚至1000億個
重點由人看的“人類視覺（human vision）”變成機器看的“機器視覺（machine vision）”
machine vision中，“超越人眼"非常重要
machine vision廣泛的應用領域，涵蓋了軍事與國防、環境與能源、防犯、防災社會基礎設施、交通（ITS）與汽車、製造與流通、教育·學術·體育等幾乎所有領域
大場舉了交通與汽車領域的例子，表示要實現自動駕駛汽車，需要很多圖像感測器
“只識別出什麼位置有道路標誌、信號燈、行人、障礙物、對向車、前方車、後方車這些還不行，如果不能預測接下來會如何，就很難進行自動駕駛
利用現在汽車上通常配備的130萬～200萬畫素的感測器只能判斷有東西
要想預測接下來的動態，需要更高解析率的感測器”
大場舉例介紹了交通設施的攝影鏡頭的環境耐受性
要能耐受黑暗環境、惡劣天氣、雨水反射、逆光及明暗差等
圖像感測器的要求已經超越了人眼
所以SONY的外星科技,還有發展的空間~
心的通透 並非沒有雜念 而是明白取捨
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