scene op• 資料種類:table × table × table → table
• 呼叫:import optscene; optscene.inspection_dataset(scene, camera, lights, n: 'int' = 8, seed: 'int' = 0, exposure_ms: 'float' = 10.0, bit_depth: 'int' = 8, jitter_mm: 'float' = 0.0, tilt_jitter_deg: 'float' = 0.0, intensity_jitter: 'float' = 0.0, depth: 'int' = 1, defects: 'dict' = None, supersample: 'int' = 1, adaptive: 'bool' = False, light_samples: 'int' = None, environment=None, environment_gain: 'float' = 1.0) -> 'list'(或 opsoptics.get("inspection_dataset"))
為外觀檢測 AI 生成 n 張訓練圖,帶像素級完美標籤。
> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。
同じ部品を、照明(`lights` に複数渡すと 1 枚ごとに巡回)・置き方
(`jitter_mm の並進、tilt_jitter_deg` のカメラ傾き)・明るさ
(`intensity_jitter` の相対ゆらぎ)を振って撮る = ドメインランダム化。
返り値は 1 枚あたり dict:
`image 量子化済み (H, W, 3) / defect_mask` 欠陥の真値 /
`part_mask 部品の真値 / depth_mm` 深度の真値 /
`meta` 使った照明種別・露光・ゆらぎ量・欠陥ラベル(再現に必要な値をすべて)。
`defects に :func:random_defects` の引数 dict を渡すと、**1 枚ごとに
欠陥を引き直す**(`scene` の先頭を対象にする)。これが外観検査 AI の学習
データ生成そのもので、欠陥の種類・位置・大きさ・深さと照明が同時に振れる。
`seed` を固定すれば決定的。同じ欠陥でも照明を変えると見え方が変わる
ことがこの生成器の要点で、だから照明を振った枚数が効く。
optics 的每個運算子都先檢驗輸入再計算(不讓任何東西無聲通過):
• 單位寫進參數名 —— _mm / _um / _deg / _mrad。把 mm 和 µm 弄混不會當掉,而是給出「看似合理卻是錯的答案」,所以用命名來防。這裡絕不從數值大小去猜單位。
• **字串一律 ValueError** —— float('50') 會成功,於是未解析的設定值會被當成長度混進來(實測:thin_lens('50', '200') 曾回傳看似合理的 66.667 mm)。bool 也按 True == 1 的隱式提升拒絕。
• **complex / masked array 一律 ValueError(僅接受實數槽位;拒絕無聲丟棄虛部或剝掉遮罩)。所有輸入中的 NaN/Inf 一律 ValueError**。
• 逐項點名拒絕除零及其近親:焦距 0、曲率半徑 0、折射率 <= 0、全不透明光闌(全為 0,正規化變成 0/0)、總和 <= 0 的 PSF、S0 = 0 的 Stokes 向量、物體位於前焦點(像在無窮遠)。
• 只有兩個運算子會回傳非有限值,而且都寫進了契約:depth_of_field 在超焦距以外回傳 far_mm = inf(這正是超焦距的定義),gaussian_beam 在束腰處回傳 wavefront_radius_mm = inf(平面波前的曲率半徑)。兩者都同時回傳一個有限的夥伴(far_is_infinite / curvature_per_mm)。**除此之外的無聲 NaN/Inf 都在內部檢出並 ValueError** ——「float64 溢位了」和「答案是無窮大」是兩種不同的主張,不能拿後者的臉去交付前者。
• 尺寸上限:生成網格受 optics.MAX_GRID(4096)限制,傳入的場/PSF/光闌受 optics.MAX_FIELD_ELEMENTS(2^24),ABCD 元件序列受 optics.MAX_SYSTEM_ELEMENTS(1024),Zernike 受 MAX_ZERNIKE_TERMS(512)/ MAX_ZERNIKE_ORDER(40)/ MAX_ZERNIKE_BASIS(2^25)。以 fail-closed 堵住「小參數引發巨大內部配置」的路徑(實測:n_max=40 × 4096² 需要 108 GB)。
• 物理上不可能的狀態同樣拒絕:偏振度 > 1 的 Stokes 向量、負穿透率、負強度、n-|m| 為奇數等非法 Zernike 指標。
• dataset_conventions — 学習データセット規約の知識 — COCO / YOLO / VOC と外観検査での落とし穴
• mv_cameras — 産業用カメラメーカー（センサとの紐付け・ラインスキャン / TDI）
• mv_illumination_practice — 照明の実務知識 — 波長・偏光・点灯方式・外光・安全
• mv_image_sensors — 産業用イメージセンサ（現行品中心）
• virtual_machine_vision — 仮想マシンビジョン — パラメータの洗い出しとオブジェクト模型
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• 演算法的正典(作者・年份)與用途見上面的族使用指南。
• virtual_machine_vision — py -3.11 examples/virtual_machine_vision.py
table 作為輸入)abcd_matrix · wavefront_stats · paraxial_trace · seidel_coefficients · spot_stats · tolerance_analysis · wavefront_from_opd · spot_diagram
scene)scene_material · scene_plane · scene_sphere · scene_box · scene_cylinder · surface_defect · surface_finish · random_defects
*Provenance: optscene.py — OPTICS 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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