scene op• 데이터 종류: table → table
• 호출: import optscene; optscene.interface_budget(sensor: 'dict', interface: 'str' = 'CXP-12', links: 'int' = 4, efficiency: 'float' = 0.85, line_scan: 'bool' = False) -> 'dict'(또는 opsoptics.get("interface_budget"))
전송 대역폭으로부터 대역폭이 율속하는 최대 프레임 / 라인 레이트를 돌려줍니다.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
高解像度・高速・ラインスキャンでは、律速がセンサではなく伝送帯域になることが
普通にある。撮る前にどちらが律速かを知るための op(光学の :func:optical_budget
と対になる)。
`efficiency` は符号化・パケットの実効効率(CoaXPress で概ね 0.8-0.9)。
`line_scan=True` なら 1 ライン(幅 x 1 画素)あたりで計算し、ラインレート [kHz]
を返す。
返り値 dict: `gbps(総帯域)/ bytes_per_frame / max_fps` /
`max_line_rate_khz(line_scan のとき)/ interface / links`。
実測の目安: CXP-12 x4 = 50 Gbps = 5 GB/s は、8 bit・16k ラインセンサを 300 kHz で
回せる帯域にちょうど一致する(Vieworks VT の TDI がこの前提)。一方エリアスキャンの
IMX541(20.3 MP・8 bit)は 1 枚 20.3 MB なので理論 246 fps 出るが、センサ自体が
18-42 fps なので帯域は余る。
optics 의 모든 연산자는 입력을 검증한 뒤에 계산합니다(조용히 통과시키지 않습니다):
• 단위는 인자 이름에 넣습니다 — _mm / _um / _deg / _mrad. mm 와 µm 를 혼동하면 crash 가 아니라 「그럴듯하게 틀린 답」이 나오므로 이름으로 막습니다. 크기로 단위를 추측하는 처리는 일절 하지 않습니다.
• **문자열은 ValueError** —— float('50') 은 성공하므로 파싱되지 않은 설정값이 길이로 통과해 버립니다(실측: thin_lens('50', '200') 이 그럴듯한 66.667 mm 를 돌려주고 있었습니다). bool 도 True == 1 의 암묵 승격으로 보고 거부합니다.
• **complex / masked array 는 ValueError(실수 슬롯만. 허수부의 무언 절삭·마스크 벗기기를 거부).NaN/Inf 는 모든 입력에서 ValueError**.
• 0 나눗셈과 그 친척들을 이름을 들어 거부: 초점거리 0, 곡률반경 0, 굴절률 <= 0, 불투명한 조리개(전부 0 이라 정규화가 0/0), 총합 <= 0 인 PSF, S0 = 0 인 스토크스 벡터, 물체가 앞쪽 초점에 있는 경우(상이 무한대).
• 비유한 값을 돌려주는 것은 2 개 연산자뿐이며, 둘 다 계약으로 명시: depth_of_field 의 과초점거리 너머 far_mm = inf(그것이 과초점거리의 정의)와 gaussian_beam 의 허리에서의 wavefront_radius_mm = inf(평면 파면의 곡률반경). 둘 다 유한한 짝(far_is_infinite / curvature_per_mm)을 함께 돌려줍니다. **그 밖의 무언 NaN/Inf 는 내부에서 검출해 ValueError** —— 「float64 가 넘쳤다」와 「답이 무한대다」는 다른 주장이므로, 후자의 얼굴로 전자를 돌려주지 않습니다.
• 크기 상한: 생성 격자는 optics.MAX_GRID(4096), 넘겨받은 필드/PSF/조리개는 optics.MAX_FIELD_ELEMENTS(2^24), ABCD 소자열은 optics.MAX_SYSTEM_ELEMENTS(1024), Zernike 는 MAX_ZERNIKE_TERMS(512)/ MAX_ZERNIKE_ORDER(40)/ MAX_ZERNIKE_BASIS(2^25). 작은 인자에서 거대한 내부 할당이 일어나는 경로(실측: n_max=40 × 4096² 로 108 GB)를 fail-closed 로 막습니다.
• 물리적으로 불가능한 상태도 거부: 편광도 > 1 인 스토크스 벡터, 음의 투과율, 음의 강도, n-|m| 이 홀수인 잘못된 Zernike 첨자 등.
• 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
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• vision_layout_from_catalog — py -3.11 examples/vision_layout_from_catalog.py
table 를 입력으로 받는 것)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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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