scene op• 데이터 종류: table × table × table → table
• 호출: 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'(구현을 직접 호출하려면 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', 원장에서 가져오려면 opsoptics.get("linescan_capture"))
• GPU: 없음(CPU 참조 구현만)
라인 스캔 / TDI 로 촬영합니다(반송하면서 한 라인씩 쌓음).
에어리어 센서의 모형으로 표현할 수 없는 영역. "카메라"는 높이 1의 라인 센서(sensor_spec (resolution = (N, 1)) → :func :vision_layout)을 가정하지만, 높이 h 의 카메라를 건네준 경우는 선두 라인만을 사용한다.
주사 방향의 화소 실제 치수는 반송 속도 ÷ 라인 레이트에 의해 결정된다. 가로 방향은 광학 배율로정해지므로, 이 2개가 맞지 않으면 화상의 종횡비가 무너진다 ―― 광학을 아무리채워도 고치지 않는 라인 스캔 고유의 고장 모드이다.
tdi_stages를 2 이상으로 하면 TDI(시간 지연 적분). M단의 가산 후에 M로 나누기 때문에 신호는 단간 평균이 되고, sync_error ''(반송과 라인 레이트의 상대 오차, 0.01 = 1 %)가 있으면 단계마다 위치가어긋나서 M 어쩌면 흐려진다. 감도와 동기 정밀도의 트레이드 오프가 그대로 나온다.
dict :image ''(lines, width, 3의 방사 휘도) /depth_mm ''/ "part_mask"/ "defect_mask"/ "pixel_mm_scan"(주사 방향의 픽셀 실제 크기) / pixel_mm_cross''(가로)/ aspect''(종횡비.1.0이 정방 픽셀).
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.단, 선언된 결측은 예외: bottle_fit_from_pattern 의 u_map 은 측정하지 못한 픽셀을 NaN 으로 받습니다(∞ 는 여전히 거부).
• 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.단, 선언된 결측은 예외: bottle_background_map 은 광선을 쓸 수 없는 픽셀(전반사 등)의 u_mm 을 NaN 으로 돌려주며, valid 마스크와 개수를 함께 돌려줍니다.
• 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 — 학습 데이터셋 규약 지식 — COCO / YOLO / VOC와 외관 검사의 함정
• mv_cameras — 산업용 카메라 제조사(센서와의 대응·라인 스캔 / TDI)
• mv_illumination_practice — 조명 실무 지식 — 파장·편광·점등 방식·외광·안전
• mv_image_sensors — 산업용 이미지 센서(현행 제품 중심)
• virtual_machine_vision — 가상 머신 비전 — 파라미터 도출과 객체 모형
• 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 · 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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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