lens_spec — OPTICS 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.lens_spec(focal_mm: 'float' = 25.0, f_number: 'float' = None, na: 'float' = None, working_distance_mm: 'float' = 200.0, coc_um: 'float' = None, telecentric: 'bool' = False, transmission: 'float' = 0.9, model: 'str' = None, maker: 'str' = None, image_circle_mm: 'float' = None) -> 'dict' (または opsoptics.get("lens_spec"))

使い方

レンズの諸元。NA と F 値はどちらで与えてもよい(N = 1/(2·NA))。

`coc_um` を省くと画素ピッチを許容錯乱円に使う(レイアウトが束ねるときに解決)。

`telecentric=True` は倍率が距離で変わらない前提 ―― 寸法測定ではここが効く。

`model に実在の型番を渡すと(lens_catalog()` のキー "Kowa LM6HC" でも、

型番だけ "LM6HC" + `maker="Kowa"` でもよい。**レンズは型番がメーカー間で

似通う**ので、曖昧なときは fail-closed で メーカー を要求する)、焦点距離・

イメージサークルが公開値で埋まり、F 値を省いたときは開放値が入る。**カタログに

載るのはそこまで**で、収差や MTF は入らない(機種ごとのグラフでしか出ないため)。

ファミリ共通の入力契約(fail-closed)

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。

詳しい使い方ガイド

optics_imaging ファミリ ガイド

背景知識ガイド(この op の手前にある物理・規約)

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

参考(サンプルデータ・文献)

• 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。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

vision_layout_from_catalogpy -3.11 examples/vision_layout_from_catalog.py

型が繋がる次の op(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

同カテゴリ(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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