scene op• Data kinds: table × table × table → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.linescan_capture(scene, camera, lights, velocity_mm_s: 'float' = 100.0, line_rate_hz: 'float' = 10000.0, lines: 'int' = 512, tdi_stages: 'int' = 1, sync_error: 'float' = 0.0, scan_axis=(1.0, 0.0, 0.0), ambient: 'float' = 0.0, depth: 'int' = 1, light_samples: 'int' = None) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import optscene; optscene.linescan_capture(scene, camera, lights, velocity_mm_s: 'float' = 100.0, line_rate_hz: 'float' = 10000.0, lines: 'int' = 512, tdi_stages: 'int' = 1, sync_error: 'float' = 0.0, scan_axis=(1.0, 0.0, 0.0), ambient: 'float' = 0.0, depth: 'int' = 1, light_samples: 'int' = None) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsoptics.get("linescan_capture"))
• GPU: नहीं (केवल CPU reference implementation)
line-scan / TDI से image लेता है (वस्तु के चलते समय एक बार में 1 line जोड़ता है)।
वे क्षेत्र जिन्हें क्षेत्र सेंसर मॉडल द्वारा दर्शाया नहीं जा सकता। कैमरा ऊंचाई 1 वाला एक लाइन सेंसर है (sensor_spec(resolution=(N, 1)) → vision_layout), लेकिन यदि आप ऊंचाई h वाला कैमरा पास करते हैं, तो केवल पहली पंक्ति का उपयोग करें।
स्कैनिंग दिशा में वास्तविक पिक्सेल आकार परिवहन गति ÷ लाइन दर द्वारा निर्धारित किया जाता है। पार्श्व दिशा ऑप्टिकल आवर्धन है यदि ये दोनों मेल नहीं खाते हैं, तो छवि का पहलू अनुपात विकृत हो जाएगा। यह लाइन स्कैन के लिए विशिष्ट विफलता मोड है जिसे समस्या गंभीर होने पर भी ठीक नहीं किया जा सकता है।
TDI (समय विलंब एकीकरण) जब tdi_stages को 2 या अधिक पर सेट किया जाता है। चूंकि सिग्नल को जोड़ने के एम चरणों के बाद एम द्वारा विभाजित किया जाता है, सिग्नल चरणों के बीच औसत बन जाता है, यदि कोई सिंक_त्रुटि (संवहन और लाइन दर के बीच सापेक्ष त्रुटि, 0.01 = 1%) है, तो प्रत्येक चरण की स्थिति होगी इसे स्थानांतरित कर दिया गया है एम चरण धुंधला है। संवेदनशीलता और सिंक्रनाइज़ेशन सटीकता के बीच व्यापार-बंद वही रहता है।
वापसी मूल्य निर्देश: छवि(रेखाएं, चौड़ाई, 3 की चमक)/गहराई_मिमी / part_mask / defect_mask / पिक्सेल_एमएम_स्कैन(स्कैनिंग दिशा में वास्तविक पिक्सेल आकार)/ पिक्सेल_एमएम_क्रॉस (क्षैतिज दिशा) / पहलू (पहलू अनुपात। 1.0 एक वर्ग पिक्सेल है)।
optics के सभी ops गणना से पहले input की जाँच करते हैं (कुछ भी चुपचाप पास नहीं होता):
• Unit argument के नाम में ही लिखी होती है — _mm / _um / _deg / _mrad। mm और µm की गड़बड़ी crash नहीं करती, बल्कि "सही दिखने वाला पर गलत उत्तर" देती है, इसलिए नाम से इसे रोका जाता है। मान के आकार से unit का अनुमान बिल्कुल नहीं लगाया जाता।
• String से ValueError — float('50') सफल हो जाता है, इसलिए बिना parse किया config value length के रूप में निकल जाता (मापा गया: thin_lens('50', '200') सही दिखने वाला 66.667 mm लौटा रहा था)। bool को भी True == 1 वाले implicit promotion के रूप में अस्वीकार किया जाता है।
• complex / masked array से ValueError (केवल real-valued slots; imaginary part को चुपचाप छोड़ना या mask हटाना अस्वीकार)। हर input पर NaN/Inf से ValueError। घोषित अपवाद: bottle_fit_from_pattern का u_map न मापे जा सके पिक्सेल को NaN के रूप में लेता है (अनंत अब भी अस्वीकार)।
• शून्य से भाग और उससे जुड़े मामलों को नाम लेकर अस्वीकार किया जाता है: focal length 0, radius of curvature 0, refractive index <= 0, पूरी तरह opaque aperture (सब 0, इसलिए normalisation 0/0), ऐसा PSF जिसका योग <= 0 हो, S0 = 0 वाला Stokes vector, और front focal point पर रखा object (image अनंत पर)।
• केवल 2 ops non-finite value लौटाते हैं, और वह भी contract के रूप में लिखा हुआ: depth_of_field hyperfocal distance से आगे far_mm = inf (hyperfocal distance की परिभाषा यही है) और gaussian_beam waist पर wavefront_radius_mm = inf (plane wavefront की radius of curvature)। दोनों साथ में एक finite साथी (far_is_infinite / curvature_per_mm) भी लौटाते हैं। इसके अलावा कोई भी चुपचाप आया NaN/Inf अंदर ही पकड़ा जाता है और ValueError देता है — "float64 overflow हुआ" और "उत्तर अनंत है" अलग-अलग दावे हैं, इसलिए पहले को दूसरे का चेहरा पहनाकर नहीं लौटाया जाता। घोषित अपवाद: bottle_background_map जिन पिक्सेल की किरण अनुपयोगी है (पूर्ण आंतरिक परावर्तन आदि) उनके लिए u_mm में NaN लौटाता है, साथ में valid मास्क और गिनती भी।
• Size की सीमा: generate होने वाले grid के लिए optics.MAX_GRID (4096), दिए गए field/PSF/aperture के लिए optics.MAX_FIELD_ELEMENTS (2^24), ABCD element chain के लिए optics.MAX_SYSTEM_ELEMENTS (1024), Zernike के लिए MAX_ZERNIKE_TERMS (512) / MAX_ZERNIKE_ORDER (40) / MAX_ZERNIKE_BASIS (2^25)। छोटे argument से बहुत बड़ा internal allocation होने वाले रास्तों (मापा गया: n_max=40 × 4096² पर 108 GB) को fail-closed ढंग से बंद किया गया है।
• भौतिक रूप से असंभव states भी अस्वीकार: degree of polarisation > 1 वाला Stokes vector, ऋणात्मक transmittance, ऋणात्मक intensity, और n-|m| odd जैसे अमान्य Zernike indices।
• dataset_conventions — Training dataset के conventions — COCO / YOLO / VOC और visual inspection में सावधानियाँ
• mv_cameras — Industrial camera निर्माता (sensor mapping, line scan / TDI)
• mv_illumination_practice — Lighting व्यवहार में — wavelength, polarisation, drive modes, ambient light, safety
• mv_image_sensors — Industrial image sensors (मुख्यतः मौजूदा products)
• virtual_machine_vision — Virtual machine vision — parameters की सूची और एक object model
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• vision_layout_from_catalog — py -3.11 examples/vision_layout_from_catalog.py
table को input के रूप में लेते हैं)abcd_matrix · wavefront_stats · sfr_from_edge · paraxial_trace · seidel_coefficients · spot_stats · tolerance_analysis · wavefront_from_opd
scene)scene_material · scene_plane · scene_sphere · scene_box · scene_cylinder · surface_defect · surface_finish · random_defects
*Provenance: optscene.py — OPTICS operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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