scene op• データ種: なし → table(引数だけで決まる op —— 画像やデータの入力を取らない)
• 呼び出し: import optscene; optscene.observe_surface(material: 'str' = 'al', finish: 'str' = 'hairline', pitch_um: 'float' = 90.0, depth_um: 'float' = 1.0, roughness_um: 'float' = 0.08, focal_mm: 'float' = 25.0, working_distance_mm: 'float' = 200.0, f_number: 'float' = None, na: 'float' = None, pixel_um: 'float' = 3.45, resolution=(256, 256), wavelength_nm: 'float' = 550.0, illumination: 'str' = 'coaxial', tilt_deg: 'float' = 0.0, source_size_mm: 'float' = 40.0, supersample: 'int' = 2, exposure: 'str' = 'auto', defects: 'dict' = None, seed: 'int' = 0) -> 'dict' (または opsoptics.get("observe_surface"))
観察光学系を組んで、指定した素材の仕上げ面を撮る(一行で使える入口)。
ユーザー要望(2026-09-05)「基本的な観察用の光学系をレイアウトした場合を想定して、
それらのパラメータを与えて、アルミなどの素材を指定した上で、ヘアライン画像を
生成できるといいな。最初は同軸照明でも良い」。
光学系は NA でも F 値でも指定できる。作動距離・焦点距離・画素ピッチ・波長から
:func:optical_budget が倍率・エアリー半径・被写界深度・分解限界を出し、その
まま撮像に効く(回折ぼけは :func:diffraction_blur、ぼけの深さ方向は
:func:depth_of_field)。素材は `glassmirror.METALS`、仕上げは
`surface_finish` の種類。
`illumination` は coaxial / ring / dome / bar / backlight。同軸は面が鏡なら
器具が映って明るく(明視野)、低角のリングは映らないので暗い(暗視野)。
返り値 dict: `image(線形 RGB)/ camera / scene / light` /
`budget(上の光学バジェット)/ defect_mask(defects` を渡したとき)。
★ 既定の引数は 117 秒かかる。 「一行で使える入口」と書いてあるが、
既定 `resolution=(256, 256) / supersample=2` は 2 分の計算である
(2026-09-06 実測、この機械):
============== ============= =============
resolution supersample 1 supersample 2
============== ============= =============
32 x 32 0.25 s —
64 x 64 0.69 s —
128 x 128 2.40 s 19.10 s
256 x 256 19.12 s 116.93 s
============== ============= =============
画素あたりの費用が一定ではない(32→256 で画素は 64 倍なのに時間は 76 倍)。
内訳は `_light_background` が 16.2 秒中の 11.0 秒で、面光源 196 点 x 鏡面
候補 25 回のループ。発光点をまとめて処理する書き換えは試したが 1.3 倍
にしかならず(律速は Python のループではなくメモリ帯域)、まだ解いていない
—— `docs/KNOWN_ISSUES.md` に残してある。
試すときは小さく呼ぶこと: ``observe_surface(resolution=(64, 64),
supersample=1)`` なら 0.69 秒で、仕上げの見え方の違いは十分わかる。
連鎖ファザーもこの理由で 32 x 32 / supersample 1 に固定してある
(`typed_catalog.OP_PARAM_HINTS`)。
optics の全 op は入力を検証してから計算する(黙って通さない):
• 単位は引数名に埋め込む — _mm / _um / _deg / _mrad。mm と µm の取り違えは crash ではなく「もっともらしく間違った答え」なので、名前で防ぐ。大きさから単位を推測する処理は一切しない。
• **文字列は ValueError** — float('50') は成功してしまうため、未パースの設定値が長さとして通り抜ける(実測: thin_lens('50', '200') がもっともらしい 66.667 mm を返していた)。bool も True == 1 の暗黙昇格として拒否。
• **complex / masked array は ValueError(実数枠のみ。虚部の無言切り捨て・マスク剥がしを拒否)。NaN/Inf は全入力で ValueError**。
• 0 除算とその親戚を名指しで拒否: 焦点距離 0・曲率半径 0・屈折率 <= 0・不透明な開口(全 0 なので正規化が 0/0)・総和 <= 0 の PSF・S0 = 0 の Stokes ベクトル・物体が前側焦点にある(像が無限遠)。
• 非有限を返すのは 2 op だけ、しかも契約として明記: depth_of_field の過焦点距離以遠の far_mm = inf(それが過焦点距離の定義)と gaussian_beam のウエストでの wavefront_radius_mm = inf(平面波面の曲率半径)。どちらも有限の相棒(far_is_infinite / curvature_per_mm)を併せて返す。**それ以外の無言 NaN/Inf は内部で検出して ValueError** —「float64 が溢れた」と「答えが無限大」は別の主張なので、後者の顔で前者を返さない。
• サイズ上限: 生成格子は optics.MAX_GRID(4096)、供給された場/PSF/開口は optics.MAX_FIELD_ELEMENTS(2^24)、ABCD 素子列は optics.MAX_SYSTEM_ELEMENTS(1024)、Zernike は MAX_ZERNIKE_TERMS(512)/ MAX_ZERNIKE_ORDER(40)/ MAX_ZERNIKE_BASIS(2^25)。小さな引数から巨大な内部確保が起きる経路(実測: n_max=40 × 4096² で 108 GB)を fail-closed で塞ぐ。
• 物理的に不可能な状態も拒否: 偏光度 > 1 の Stokes ベクトル、負の透過率、負の強度、n-|m| が奇数などの不正な Zernike 添字。
• 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
• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。
• vision_layout_from_catalog — py -3.11 examples/vision_layout_from_catalog.py
table を入力に取れる)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 operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*
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