scene op• 데이터 종류: 없음 → table(인자만으로 정해지는 연산자 —— 이미지나 데이터 입력을 받지 않습니다)
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.sensor_catalog(status: 'str' = None, maker: 'str' = None) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import optscene; optscene.sensor_catalog(status: 'str' = None, maker: 'str' = None) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsoptics.get("sensor_catalog"))
실재 센서의 제원표(Basler 의 EMVA1288 실측 포함).
status에 current / mature / legacy를 넘기면 좁힐 수 있다. 단종되어 너무 오래된 것은싣지 않았다. 신규 설계는 status="current"(Pregius S, 2.74 µm 이면 조사)에서 고른다.
여기에 실려 있는 것은 "카메라 측의 값"이다. 출처가 Basler의 카메라 실측표이므로:
• 해상도는 그 카메라가 내는 화소 수이며, 센서의 전체 유효 화소라고는 할 수 없다(제조사는 끝을 잘라 조금 낮게 하는 경우가 있다).
• 프레임 레이트는 접속 인터페이스(USB3 / GigE / 5GigE / CXP-12)에 따라바뀌므로, 센서의 속성으로 갖지 않는다 ―― 그래서 이 표에는 넣지 않았다.
• QE / 다크 노이즈 / 풀웰 용량 / 다이내믹 레인지 / 최대 SNR은 카메라의 EMVA1288 실측(ace / ace 2 / boost). 센서 단체의 이론값이아니라 구현을 포함하므로, 다른 카메라라면 조금 바뀐다.
• 화소 피치·셔터 방식·세대는 센서 유래이므로, 카메라가 바뀌어도 움직이지 않는다.
자사에서 센서를 만드는 카메라 제조사는 여기에 실을 수 없다(Canon / Photron / Vision Research (Phantom) / Teledyne DALSA / Hamamatsu의 일부). 모델 번호로 찾을 수 없고, 카메라의 데이터시트가 유일한 출처이기 때문이다. 화소 피치가 자릿수가 다른 것이 있어(Phantom의 고감도기는 28 µm, Pregius S는 2.74 µm), 회절 율속에 들어가는 F값도풀웰 용량도 한 자릿수 바뀌므로, 실기의 값을 직접 sensor_spec에 넘길 것.
세대로 무엇이 바뀌는지는 풀웰 용량에 나타난다: Pregius 1st는 31.8 ke-로, 2nd(10.4 ke-)의 3배. 화소를 5.86 µm에서 3.45 µm로 작게 한 대가이다. Pregius S(2.74 µm)는 9.7 ke-로 2nd와 동등을 유지하고 있다(이면 조사).
Sony 이외(maker로 찾을 수 있다)도 같은 표에서 가져왔으므로, 같은 측정법으로 나란히비교할 수 있다:
• onsemi XGS(3.2 µm)는 APS-C / 35 mm의 대형 포맷이 본령. Sony에는 이 포맷이 없다.
• onsemi PYTHON(4.8 µm)은 소형·고속이지만, 다크 노이즈가 11-12 e-로 Pregius의 5배. 어두운 장면에서는 영향이 나타난다.
• Gpixel GMAX(2.5 µm)는 다크 노이즈 1 e-급이 강점(GMAX2505/2509). 풀웰 용량은 4-5 ke-로 작으므로, 다이내믹 레인지는 70 dB로 거의 동등. GMAX3265는 65 MP(9344x7000)이며, 초고해상도라면 선택지가 여기밖에 없다.
• ams CMV(5.5 µm)는 풀웰 용량이 큰 대신 다크 노이즈도 14 e-.
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.
• 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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