scene op• Data kinds: table → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.random_defects(primitive: 'dict', count: 'int' = 2, kinds=('scratch', 'crack', 'pits', 'blob', 'stain', 'foreign'), seed: 'int' = 0, uv_size_mm=(20.0, 20.0), height_um=(5.0, 40.0), albedo_defects: 'bool' = True, shape=(192, 192), defect_roughness_um: 'float' = 0.6) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import optscene; optscene.random_defects(primitive: 'dict', count: 'int' = 2, kinds=('scratch', 'crack', 'pits', 'blob', 'stain', 'foreign'), seed: 'int' = 0, uv_size_mm=(20.0, 20.0), height_um=(5.0, 40.0), albedo_defects: 'bool' = True, shape=(192, 192), defect_roughness_um: 'float' = 0.6) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsoptics.get("random_defects"))
part पर random defects बनाता है (खरोंच, दरारें, pits, धब्बे, dents, बाहरी कण)।
यह visual inspection AI के training data का मूल है। 1 call count items बनाती है और kind, position, orientation, आकार, contrast और गहराई को random करती है। seed तय करने से यह deterministic (हर बार एक जैसा परिणाम) हो जाता है, इसलिए वही dataset दोबारा बनाया जा सकता है।
kinds में से चुना जाता है। surface defects (scratch/crack/pits/blob/stain) surface के modulation के रूप में लगाए जाते हैं, जबकि foreign (बाहरी पदार्थ) part पर रखा गया एक अलग object बन जाता है ―― बाहरी पदार्थ छाया डालता है और part को छिपाता है, scratch कुछ नहीं छिपाता; यह अंतर type द्वारा अलग किया जाता है।
height_um गहराई (min, max) [µm] है। albedo_defects=False के साथ defects
कोई रंग बिल्कुल नहीं बदलते, केवल relief: वे dome illumination में गायब हो जाते हैं और dark field में उभरते हैं (= illumination चुनने का मकसद सामने आता है; सबसे कठिन training data)।
लौटाया गया dict: part (defects लगा हुआ part) / objects (बाहरी पदार्थ की primitives, scene में जैसी हैं वैसी जोड़ी जाती हैं) / labels (प्रति 1 item kind, position [mm] और आकार)।
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 · scene_difference
*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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