scene op• Data kinds: कोई नहीं → table (केवल arguments से तय होने वाला op — यह कोई image या data input नहीं लेता)
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.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' (implementation को सीधे call करना हो तो 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', registry से लेना हो तो opsoptics.get("observe_surface"))
observation optics बनाकर, चुने गए material की finished surface की image लेता है (एक line में उपयोग होने वाला entry point)।
user का अनुरोध (2026-09-05): "अच्छा होगा यदि observation के लिए एक बुनियादी optical system का layout मानकर, उसके parameters देकर, aluminium जैसा material निर्दिष्ट करके, hairline image generate की जा सके। शुरुआत में coaxial illumination भी ठीक है।"
optical system को NA या F-number से निर्दिष्ट किया जा सकता है। working distance, focal length, pixel pitch और wavelength से, optical_budget magnification, Airy radius, depth of field और resolution सीमा निकालता है, और ये सीधे imaging पर असर डालते हैं (diffraction blur diffraction_blur से, blur की depth पर निर्भरता depth_of_field से)। material glassmirror.METALS है, finish surface_finish का एक kind है।
illumination coaxial / ring / dome / bar / backlight है। coaxial में, यदि surface mirror हो तो fixture परावर्तित होता है और यह चमकीला होता है (bright field); low-angle ring परावर्तित नहीं होता इसलिए यह गहरा होता है (dark field)।
Return value dict: image (linear RGB) / camera / scene / light / budget (ऊपर का optical budget) / defect_mask (जब defects दिया जाए)।
★ default arguments में 117 seconds लगते हैं। इसे "एक line में उपयोगी entry point" कहा गया है, लेकिन default resolution=(256, 256) / supersample=2 2 मिनट की गणना है (2026-09-06 को इसी machine पर मापा गया):
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resolution supersample 1 supersample 2
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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
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प्रति pixel लागत स्थिर नहीं है (32→256 में pixels 64 गुना हैं, फिर भी समय 76 गुना)।
विवरण: 16.2 seconds में से 11.0 _light_background लेता है, 196 area-light points x 25 specular candidates पर एक loop। emitter points को एक साथ process करने वाला rewrite आज़माया गया, लेकिन केवल 1.3 गुना मिला (bottleneck memory bandwidth है, Python loop नहीं), और यह अभी हल नहीं हुआ है —— यह docs/KNOWN_ISSUES.md में दर्ज है।
आज़माते समय इसे छोटा call करें: observe_surface(resolution=(64, 64), supersample=1) में 0.69 seconds लगते हैं और finishes के दिखने का अंतर पर्याप्त रूप से दिखता है। chain fuzzer भी इसी कारण 32 x 32 / supersample 1 पर fixed है (typed_catalog.OP_PARAM_HINTS)।
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।
• 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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