scene op• Data kinds: table × table × table → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.inspection_dataset(scene, camera, lights, n: 'int' = 8, seed: 'int' = 0, exposure_ms: 'float' = 10.0, bit_depth: 'int' = 8, jitter_mm: 'float' = 0.0, tilt_jitter_deg: 'float' = 0.0, intensity_jitter: 'float' = 0.0, depth: 'int' = 1, defects: 'dict' = None, supersample: 'int' = 1, adaptive: 'bool' = False, light_samples: 'int' = None, environment=None, environment_gain: 'float' = 1.0) -> 'list' (implementation को सीधे call करना हो तो import optscene; optscene.inspection_dataset(scene, camera, lights, n: 'int' = 8, seed: 'int' = 0, exposure_ms: 'float' = 10.0, bit_depth: 'int' = 8, jitter_mm: 'float' = 0.0, tilt_jitter_deg: 'float' = 0.0, intensity_jitter: 'float' = 0.0, depth: 'int' = 1, defects: 'dict' = None, supersample: 'int' = 1, adaptive: 'bool' = False, light_samples: 'int' = None, environment=None, environment_gain: 'float' = 1.0) -> 'list', registry से लेना हो तो opsoptics.get("inspection_dataset"))
visual inspection AI के लिए n training images pixel-perfect labels के साथ generate करता है (inspection के लिए)।
उसी part को illumination (lights में कई देने पर हर 1 image पर बारी-बारी से बदलते हैं), placement (jitter_mm से translation, tilt_jitter_deg से camera tilt) और brightness (intensity_jitter से relative उतार-चढ़ाव) बदलते हुए shoot किया जाता है = domain randomization।
return value प्रति 1 image एक dict है:
image quantized (H, W, 3) / defect_mask defects का ground truth /
part_mask part का ground truth / depth_mm depth का ground truth /
meta उपयोग किया गया illumination type, exposure, उतार-चढ़ाव की मात्राएँ, defect labels (दोहराने के लिए आवश्यक हर मान)।
defects में random_defects का argument dict देने से हर 1 image के लिए defects दोबारा बनाए जाते हैं (scene के पहले item को लक्ष्य करके)। यही ठीक visual inspection AI के लिए training-data generation है: defects का type, position, आकार और गहराई illumination के साथ बदलते हैं।
seed तय करने से यह deterministic (हर बार एक जैसा परिणाम) हो जाता है। illumination बदलने पर वही defect भी अलग दिखता है यही इस generator का मुख्य बिंदु है, इसी कारण बदले हुए illumination वाली images की संख्या मायने रखती 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।
• 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।
• 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।
• virtual_machine_vision — py -3.11 examples/virtual_machine_vision.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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