看見你真實的色彩－多頻譜影像擷取技術

本文與 Panasonic 合作，泛科學撰文 

●以下科學研究內容作為知識分享，不直接與Panasonic A La Uno全自動洗淨馬桶產品功能連結

在做家務的痛苦排行榜上，「刷馬桶」絕對名列前茅。明明天天都在沖水，但過不了幾天，馬桶內壁邊角總會浮現黃黃的水垢、角落發黑的霉斑，甚至是那些刷掉又長出來的粉紅色污垢（黏質沙雷氏菌）。

許多市售衛浴設備常標榜「神奇抗污」或「永久不沾」，讓人誤以為安裝後便能永保潔淨。然而從材料科學的角度來看，世上並無能使污垢憑空消失的魔法。所謂「耐污」的實質機制，並非打造完全不沾染髒污的材質，而是調整表面的物理與化學屬性，使水垢和微生物難以強力附著。一旦降低了污垢與內壁之間的附著力，透過日常水流沖刷，便能輕易地將髒污帶走。

為什麼污垢「黏不住」？ 

要搞懂為什麼某些特殊表面能做到「耐污」，我們得先像偵探一樣，拆解馬桶裡的髒污究竟是怎麼「抓緊」材料表面的。馬桶內壁的污垢主要有兩大難纏的元兇：

1. 水垢與礦物沉積*1：我們日常使用的自來水中含有鈣、鎂等金屬離子。當水滴在表面經歷反覆的濕潤與蒸發乾燥循環時，這些離子會逐漸結晶析出，變成硬度極高、緊緊「卡」在微觀縫隙裡的礦物質水垢。
2. 生物膜與有機物*2：包含尿液中的無機鹽、油脂殘留，以及細菌入侵後分泌出像超強膠水一般的聚合物，所組成的黏滑防禦大本營。

這兩大類污垢想要在材料上「落腳」，前提是它們必須能在表面找到足夠的附著點與黏合力。那麼，材料科學家是如何讓這些髒污「站不穩」的呢？答案就藏在「表面能（Surface Energy）」與「濕潤性（Wettability）」這兩個核心概念中。

當我們把水滴在某個表面上時，水滴會聚成一顆圓滾滾的水珠，還是迅速攤平開來？這取決於表面的特性：

• 疏水路線（Hydrophobic）*1：具備低表面能的疏水表面，能顯著減少水分子或污染物與表面之間的極性作用力與氫鍵。水滴在這種表面上會因為表面張力而收縮成水珠，當水珠滾動滑落時，就能順便把表面的灰塵與礦物質顆粒帶走，這就是著名的「自清潔效應」。
• 親水路線（Hydrophilic / Superhydrophilic）*2：相反地，極度親水的超親水表面則會強烈地吸引水分子，在材料最外層形成一層薄薄的「水化層（Hydration Layer）」。這層水化層就像是實體的液體盾牌，讓油污、蛋白質或細菌無法直接接觸到材料基底，只能漂浮在水膜上方。

如果要用攀岩來比喻：傳統粗糙的表面就像是有許多凹槽的攀岩牆，髒污就像攀岩者，需要找到落腳點並用力撐住才能攀附；而我們做的是抽掉把手點，或是在把手上塗上潤滑油，讓髒污找不到施力點，自然難以停留。

不給細菌「握手」的機會

解決了水垢，下一個更棘手的對手是「細菌」。

馬桶內壁那些黑黑粉粉、摸起來滑滑的污垢，在微生物學中被稱為「生物膜（Biofilm）」。細菌並不是孤立生長的，當單顆細菌落在表面後，如果覺得環境舒適，它就會開始分泌胞外聚合物（EPS），這是一種天然的超強膠水。細菌們用這種膠水把自己與同伴緊緊黏在一起，並築起堅固的防禦堡壘，這時一般的沖水就很難把它們沖洗乾淨了。

根據《Nature Communications》與《Microsystems & Nanoengineering》的學術期刊研究指出，要阻止生物膜形成，除了化學上的抗菌，材料的「表面微幾何結構」扮演了至關重要的角色。

材料科學領域中有一個著名的「附著點理論（Attachment Point Theory）」：

1. 粗糙與微孔洞表面：如果材料表面存在許多微小的裂縫、氣孔或微米級凹洞，細菌（體積通常約 1 到 3 微米）就會興高采烈地鑽進這些小凹槽裡。這些凹槽不僅提供了極佳的機械咬合支點，還能幫細菌擋掉水流的沖刷。
2. 極致平滑與微結構表面：相反地，如果材料表面做到極致平滑，完全沒有微米級的缺陷；或者反過來設計出尺寸遠小於細菌的奈米結構，細菌的足跡構造（如鞭毛或纖毛）就無法在表面找到穩固的「接觸附著點（Contact Points）」。

當細菌發現自己在這個表面上連「手都握不緊」、隨時會被水流吹走時，它就無法順利定殖並分泌膠水築巢。此外，現代衛浴結構在設計時，也越來越強調「一體成形」與「無接縫工藝」。消除接縫與死角，等於直接拔除了細菌與水垢最喜歡的避風港。

當材料、結構與流體科技組隊聯防 

了解了材料化學與微觀幾何，我們就能勾勒出一座現代耐污馬桶的完整防禦體系：【材料層（低附著力）】+【結構層（無縫平滑）】+【動態流體層（泡沫與水流剪切力）】= 高效清潔！

以市面上備受矚目的 Panasonic A La Uno 全自動洗淨馬桶為例，就是將材料科學、結構工程與流體力學發揮到極致的典型代表：

1. 材料層：有機玻璃系新素材

A La Uno 全自動洗淨馬桶採新開發的「有機玻璃系新素材」（以壓克力高分子為基礎研發的衛浴專用材料，這類高分子成形技術亦被廣泛運用於大型水族館高壓觀景窗與飛機機艙罩）。這種材料表面具備極佳的疏水性與耐水垢特性，水滴不易長時間攤平停留；材質堅固、不易破裂，耐刮、不易造成細小傷痕。通過實驗測試，這種素材配合泡沫洗淨，在沖洗後能有效沖刷掉高達 99.99% 的大腸桿菌，從源頭阻斷細菌定殖。

2. 結構層：無接縫工藝與三重防濺防護

在宏觀結構上，A La Uno 全自動洗淨馬桶採用無水箱沖水與便器、溫水洗淨便座一體成型設計，減少傳統水箱與座體之間的結構層次及接縫，並搭配可動迴轉式排水系統完成沖洗。更貼心的是其「三重防護」設計：

• 泡沫防護：在水面上製造一層充沛的泡沫緩衝層，有效抑制男性站立小便時的尿液與污水飛濺；
• 外圍防護：馬桶邊界特別設計了高約 3mm 的水檔，防止液體延著外壁滴落至地板；
• 測漏防護：便座與馬桶本體採用不外露的防護設計，避免液體從縫隙飛濺滲漏。

3. 動態流體層：雙效泡沫洗淨、漩渦水流與 nanoe™ X

當污垢降落在馬桶內壁時，A La Uno全自動洗淨馬桶 的動態流體科技便接手進行徹底打掃。其「雙效泡沫洗淨」會先釋放直徑約 5mm 的「毫米泡沫」包裹並帶走大塊髒污，再透過直徑約 60微米的「微米泡沫」深入微觀縫隙，徹底溶解殘餘的油脂與細微污垢。接著，配合高度清潔力的「漩渦型強力水流」，利用旋轉產生的流體剪切力，一口氣將附著力已被削弱的污垢剝離並沖走。此外，Panasonic A La Uno 全自動洗淨馬桶還搭襯了 nanoe™ X 健康科技，釋放氫氧離子有效抑制異味與髒污，維持空氣與內壁的良好衛生狀態。

科技讓生活變輕鬆，但物理法則依然誠實

從材料化學的低表面能設計，到微觀幾何的附著點控制，再到流體力學的水流沖刷，一座現代抗污馬桶的演進，縮影了人類如何運用基礎科學來解決日常生活痛點的智慧。

我們習慣將衛生清潔想像成一場與細菌髒污的硬碰硬死鬥。然而，A La Uno全自動洗淨馬桶 等現代衛浴技術的突破，展示了材料科學的另一種聰明思維：不靠強酸強鹼硬打，而是透過物理與化學邏輯，將「污垢固著」的機率降到最低。

當材料科學與現代衛浴技術結合，刷馬桶不再是一件令人頭痛的辛苦瑣事。透過這些前沿科技的加持，我們得以從繁重的家務勞動中解放，享受更加乾淨、舒適且有品質的日常生活。

*1 參考論文：A metallic anti-biofouling surface with a hierarchical topography containing nanostructures on curved micro-riblets

*2 參考論文：Brushing up functional materials

• 文／邵思齊，現就讀臺大地質科學系，著迷於大自然的鬼斧神工。

現代的人們生活在充滿明亮人造光源的城鎮中，難以想像純粹的夜空是什麼樣子。對宇宙中天體的印象，多半來自各地天文台與太空望遠鏡所捕捉的絢麗星雲、星團、星系。但這些影像中的顏色是真實的嗎？如果我們能夠用肉眼看到這些天體，它們的顏色真能如影像中如此的五彩繽紛嗎？

色彩的起源：為什麼人眼能看到顏色？

電磁波跨越各種尺度的波段，有波長遠小於 1 奈米的伽瑪射線，也有波長數百公里長的無線電波。但人類眼睛中的的感光細胞僅能感測到波長介於 400-700 奈米之間的電磁波，也就是僅有這段電磁波能夠以紅到紫的色彩出現在人類的視野當中，所以我們對外界的認知就受限於這小一段稱為可見光（Visible Light）的視窗。人之所以能夠辨識不同的顏色，靠的是人眼中的視錐細胞。視錐細胞分成 S、M、L 三種，分別代表 short, medium, long，其感測到的不同波長的光，大致可對應到藍色、綠色、紅色。

肉眼可以，那相機呢？

在還沒有電子感光元件的時代，紀錄影像的方法是透過讓底片中的銀離子曝光、沖洗後，變成不透光的金屬銀（負片），但這樣只能呈現出黑白影像。於是，歷經長時間的研究與測試，有著三層感光層的彩色底片誕生了。它的原理是在不同感光層之間加上遮色片，讓三層感光片能夠分別接收到各自顏色的光線。最常使用的遮色片是藍、綠、紅三色。進入數位時代，電子感光元件同樣遇到了只有明暗黑白、無法分辨色彩的問題，但這次，因為感光元件無法透光，不能像底片一樣分層感光，工程師們只好另闢蹊徑。

於是專為相機感光元件量身打造的拜爾濾色鏡（Bayer Filter）誕生了，也就是由紅色、綠色、藍色三種方形濾光片相間排列成的馬賽克狀濾鏡，每一格只會讓一種顏色通過，如此一來，底下的感光元件就只會接收到一種顏色的光。接著，再把相鄰的像素數值相互內插計算，就可以得到一張彩色影像。由於人的視錐細胞對綠色特別敏感，因此拜爾濾色鏡的設計中，綠色濾光片的數量是其他顏色的兩倍。

這種讓各個像素接收不同顏色資訊的做法，雖然方便快速，卻需要好幾個像素才能還原一個區塊的顏色，因此會大幅降低影像解析度。這對寸解析度寸金的天文研究來說，非常划不來，畢竟我們既想得知每個像素接收到的原始顏色，又想獲得以像素為解析單位的最佳畫質，盡可能不要損失任何資訊。

要怎麼讓每個像素都能獨立呈現接收到的光子，而且還能夠完整得到顏色的資訊呢？最好的方法就是在整塊感光元件前加上一塊單色的濾色鏡，然後輪流更換不同的濾色鏡，一次只記錄一種顏色的強度。然後，依照濾鏡的波段賦予影像顏色，進行疊合，得到一張還原真實顏色的照片。如此一來，我們就能用較長的拍攝時間，來換取最完整的資訊量。以天文研究來說，這種做法更加划算。

另外，由於視錐細胞並不是只對單一波長的光敏感，而是能夠接收波長範圍大約數百奈米寬的光，因此若是要還原真實顏色的影像，人們通常會使用寬頻濾鏡（Broadband filter），也就是波段跨足數百奈米的濾鏡進行拍攝。

美麗之外？濾鏡的科學妙用

雖然還原天體的真實顏色是個相當直覺的作法，但既然我們有能力分開不同的顏色，當然就有各式各樣的應用方法。當電子從高能階躍遷回到低能階，就會釋放能量，也就是放出固定波長的電磁波。若是受到激發的元素不同，電子躍遷時放出的電磁波波長也會隨之改變，呈現出不同顏色的光。

如果我們在拍攝時，可以只捕捉這些特定波長的光，那我們拍出的照片，就代表著該元素在宇宙中的分佈位置。對天文學家來說，這是相當重要的資訊。因此，我們也常使用所謂的窄頻濾鏡（Narrowband filter），只接收目標波段周圍數十甚至數個奈米寬的波長範圍。常見的窄頻濾鏡有氫（H）、氦（He）、氮（N）、氧（O）、硫（S）等等。

有時候，按照原本的顏色疊合一組元素影像並不是那麼妥當，例如 H-alpha（氫原子）和 N II（氮離子）這兩條譜線，同樣都是波長 600 多奈米的紅色光，但如果按照它們原本的波長，在合成影像時都用紅色表示，就很難分辨氫和氮的分布狀態。這時候，天文學家們會按照各個元素之間的相對波長來配製顏色。

以底下的氣泡星雲（Bubble Nebula, NGC7635）為例，波長比較長的 N II 會被調成紅色，相對短一點的 H-alpha 就會調成綠色，而原本是綠色的 O III 氧離子則會被調成藍色。如此一來，我們就可以相對輕鬆地在畫面中分辨各個元素出現的位置。缺點是，如果我們真的用肉眼觀測這些天體，看到的顏色就會跟圖中大不相同。

當然，這種人工配製顏色的方法也可以用來呈現可見光以外的電磁波，例如紅外線、紫外線等。舉哈伯太空望遠鏡的代表作「創生之柱」為例，他們使用了兩個近紅外線波段，比較長波的 F160W 在 1400~1700nm，比較短的 F110W在900~1400nm，分別就被調成了黃色和藍色。星點發出的紅外光穿越了創生之柱的塵埃，與可見光疊合的影像比較，各有各的獨特之處。

望遠鏡接收來自千萬光年外的天體光線，一顆一顆的光子累積成影像上的點點像素，經過科學家們的巧手，成為烙印在人們記憶中的壯麗影像。有些天體按照他們原始的顏色重組，讓我們有如身歷其境，親眼見證它們的存在；有些影像雖然經過調製，並非原汁原味，卻調和了肉眼所不能見的波段，讓我們得以一窺它們背後的故事。

• 本文轉載自科技大觀園，原文為《讓敵人無所遁形的軍事鷹眼！以多頻譜影像處理演算法進行目標物偵測與追蹤》
• 作者 / 科技大觀園特約編輯｜曾繁安

戰場上，分秒之差就能是決定勝敗生死的關鍵。因此如何更迅速捕捉敵軍的動向蹤跡，便成為國防軍備的一大研發重點。多頻譜影像技術能確切捕捉到物體反射的光譜資訊，並已在衛星、醫學、動植物辨識領域取得可行的成果。來自中正大學的研究團隊，便致力於建立多頻譜影響處理演算法的資料庫，期望能應用在軍事目標物的偵測追蹤上，為前線戰士助一臂之力！

掌握物體的「本色」：多頻譜影像技術

色差，是日常生活中會碰到的困擾：不管是印刷品的呈色與預想不符，或是網購的衣服顔色與想象中有所落差。這與傳統的色彩影像量測技術，如電腦電視使用的 RGB 三原色光模式及彩色印刷的 CMYK 四分色模式，在不同裝置上檢測及重現時出現的差異有關。但是，只要回歸到視覺與色彩形成的根本——光線，我們可以解決這些問題。

大家都知道，光源照射物體後，會根據物體特性產生反射、吸收和透射等現象，人眼接收了物體反射的光線，會經由大腦分析視網膜收到的電子訊號，產生視覺色彩的感知。光線是一種電磁波，不同顔色的光有不同的頻率。而所謂的頻譜，就是物體的反射頻譜、投射頻譜或發光頻譜。頻譜影像，顧名思義即是每個畫素都帶有頻譜資訊的影像。

號稱可以捕捉物體本色的多頻譜影像技術（Multi-spectral imaging），厲害之處在於它可以直接擷取畫面頻譜的反射值。這個反射值是唯一值，不會受到不同廠牌的擷取技術或光源影響，因此是十分準確的影像資訊。一般頻譜影像的波段範圍落在可見光範圍（380 – 780nm），在定義上高光譜影像（hyper-spectrum）泛指使用儀器設備所拍攝到的多頻譜影像資料；超頻譜影像，則是以演算法將影像進行計算所得。其所具備的豐富影像資訊，也成為近年來醫學影像判識（如早期癌症病變的診斷）及衛星遙測的一大福音。

從依靠人力，到交給演算法裝置代勞的自動目標識別演算法

自動辨識技術（Automatic target recognition，ATR）的源起，可以追溯至二戰前的雷達(註1)。雷達的操作原理，便是將電磁能量以定向方式發射至空間中，藉由接收空間中的物體所反射回來的電波，計算出物體的方向、高度及速度，並探測物體的形狀。過去的雷達偵測技術，仰賴訓練有素的操作員去解讀雷達訊號，如辨識戰機的大小、型號，以幫助戰場上的同胞第一時間掌握敵營的部署。

不過，人的經驗能力終究有限，因此軍方目標偵測系統也逐漸從人力辨識，逐步發展至交由演算法或裝置來代勞，即自動辨識技術 ATR。準確率更高、速度更快的 ATR，除了可辨識海陸空的軍武，也能偵測生物性目標如動物、人類和植被。目前軍事上通常僅利用一個波段，如近或遠紅外光的資訊來判別目標物，但利用多頻譜影像或超頻譜影像豐富的資訊來進行目標物識別，卻有待發展。

利用多頻譜影像技術，打造鎖定目標的軍事鷹眼！

如果能將多頻譜影響處理演算法帶來的豐富影像資訊，與 ATR 結合，將有望能提升偵測目標的準確率，在戰場上占盡先機。但這不是一件簡單的事：首先，軍武裝載空間有限，因此需以極精簡的光學裝置，來擷取到光路相同的不同波段影像；再來，多頻譜影像資料龐大，因此需整合不同波段的影像特性，以精確辨識俊基、船艦、坦克和建築等目標物；而如何將複雜的演算法轉化成運算夠快的晶片，應用在真實的武器上，也考驗科學家的能耐。

作為影像辨識技術領域的專業，來自國立中正大學的王祥辰教授研究團隊，就志在建立一套適於分析不同目標物特性的超頻譜影像資料庫、開發目標物偵測的多頻譜演算法程式庫，並打造一個方便高效的模擬及演算平台，讓軍方研究者可以進一步建立合適的 ATR 偵測法則。

這項計劃包含三個子系統，子系統 1 是建立多光譜及高光譜拍攝影像的資料庫。就像過去的雷達系統，是依賴熟練的操作員調度腦中記憶的資訊，去與雷達訊號進行比對辨識。要訓練機器裝置去指認出目標物，首先就得提供它一個可靠的影像資料庫作為基礎。為此，研究團隊在不同的天候條件下，拍攝不同波段下的各種目標物如電塔、水泥建築、海面船艦及空中飛行物，來建立一個涵蓋陸、海、空特性的多頻譜與高光譜影像資料庫。

接著，上述涵蓋不同波段的影像，可以經過子系統 2，進行超頻譜展開運算。在子系統 2 時，為了減少計算量，使用者可設定挑選效果最好的數個頻帶，讓目標與其背景的差異達至最大化。這個過程如同指導電腦來玩「大家來找碴」的游戲，讓電腦可以學會如何在不同的場景、天氣條件下，快速辨識出指定的目標物。

子系統 2 將原本有限頻段的多頻譜影像，轉換為特定目標物適用的超頻譜影像，作為子系統 3 的輸入。在這個友善而直覺的圖形化人機介面，軍事研究人員可以在複雜的影像資料庫及法法則程式庫中不斷進行模擬，找出不同目標物的最佳化演算法則，縮短軍事研發所需的時間，提高所開發武器的效能。

如今，王教授的研究團隊已完成三個子系統的建設。此項研究成果，預計可以應用在各式對地、對空及對海飛彈，以及各式影像偵蒐系統的 ATR 設計開發上，成為新一代的鷹眼。而該研究的系統，也能幫助縮減開發測試的時間，對演算法和超頻譜頻帶最佳化都將有所助益。

【注解】

1.雷達（Radio Detection and Ranging，縮寫為 RADAR），是始於二戰前的偵測技術，其原理是利用將電磁能量以定向方式發射至空間中，藉由接收存在於空間中的物體所反射回來的電波，就可以計算出該物體的方向、高度及速度，並探測物體的形狀。

參考文獻

• 多頻譜影像處理演算法資料庫及應用其之軍事目標物偵測與追蹤技術開發（105 年）
• 多頻譜影像處理演算法資料庫及應用其之軍事目標物偵測與追蹤技術開發（106 年）
• 多頻譜影像處理演算法資料庫及應用其之軍事目標物偵測與追蹤技術開發（107 年）
• 國立中正大學-王祥辰教授-應用超頻譜影像辨識癌病變方法
• 應用超頻譜影像辨識癌病變方法
• Automatic target recognition
• Multispectral image
• Hyperspectral imaging