scene op• 데이터 종류: table → table
• 호출: 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'(구현을 직접 호출하려면 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', 원장에서 가져오려면 opsoptics.get("random_defects"))
부품에 무작위 결함을 만듭니다(흠집·균열·핏·얼룩·눌림·이물).
외관 검사 AI 학습 데이터는 이것이 본체. 1회 호출로 count건을 뽑고, 종류·위치·방향·크기·콘트라스트·깊이를 모두 무작위로 정한다. seed를 고정하면결정적이므로, 같은 데이터셋을 재현할 수 있다.
kinds에서 고른다. 표면의 결함(scratch/crack/pits/blob/stain)은 면의 변조로서붙여지고, foreign(이물)은 부품 위에 놓인 별개의 물체가 된다 ―― 이물은 그림자를드리워 부품을 가리지만 흠집은 가리지 않는다는 차이를 형으로 나누고 있다.
height_um은 (최소, 최대)의 깊이 [µm]. albedo_defects=False로 하면 색은 일절 바꾸지 않고 요철만의 결함이 되어, 돔 조명에서는 사라지고 암시야에서 선다(= 조명을 고르는 의미가 나온다, 가장 어려운 학습 데이터).
반환값 dict: part(결함을 붙인 부품) / objects(이물의 프리미티브, 장면에 그대로 더한다) / labels(1건마다의 종류·위치 [mm]·크기).
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.
• 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.
• 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.
• virtual_machine_vision — py -3.11 examples/virtual_machine_vision.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 · scene_difference
*Provenance: optscene.py — OPTICS 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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