scene op• 数据种类:无 → table(仅由参数决定的算子 —— 不接受图像或数据输入)
• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.sensor_catalog(status: 'str' = None, maker: 'str' = None) -> 'dict'(要直接调用实现,import optscene; optscene.sensor_catalog(status: 'str' = None, maker: 'str' = None) -> 'dict';从台账取用则 opsoptics.get("sensor_catalog"))
真实传感器的规格表(附 Basler 的 EMVA1288 实测)。
向 status 传入 current / mature / legacy 即可筛选。已停产且过旧的不收录。新设计请从 status="current"(Pregius S，2.74 µm 背照式)中选择。
这里收录的是“相机侧的值”。由于出处是 Basler 的相机实测表：
• 分辨率是该相机输出的像素数，不一定等于传感器的全部有效像素(厂商有时会切掉边缘使其稍低)。
• 帧率随连接接口(USB3 / GigE / 5GigE / CXP-12) 而变，所以不作为传感器的属性 ―― 因此本表中没有收录。
• QE / 暗噪声 / 满阱容量 / 动态范围 / 最大 SNR 是 相机的 EMVA1288 实测(ace / ace 2 / boost)。不是传感器单体的理论值，而是包含了实现，所以换一台相机会略有变化。
• 像素间距、快门方式、代次来自传感器，所以相机变了也不会变。
自行制造传感器的相机厂商无法收录在这里(Canon / Photron / Vision Research (Phantom) / Teledyne DALSA / Hamamatsu 的一部分)。无法由型号查到，因为相机的数据表是唯一的出处。有的像素间距相差一个数量级(Phantom 的高感光度机型为 28 µm，Pregius S 为 2.74 µm)，进入衍射受限的 F 值和满阱容量都会差一个数量级，所以请把实机的值直接传给 sensor_spec。
代次之间的变化体现在满阱容量上：Pregius 1st 为 31.8 ke-，是 2nd(10.4 ke-)的 3 倍。这是把像素从 5.86 µm 缩小到 3.45 µm 的代价。Pregius S(2.74 µm) 为 9.7 ke-，保持与 2nd 相当(背照式)。
Sony 以外(可用 maker 查到)也取自同一张表，所以可以用相同测量方法横向比较：
• onsemi XGS(3.2 µm)的强项是 APS-C / 35 mm 的大画幅。Sony 没有这种画幅。
• onsemi PYTHON(4.8 µm)小型、高速，但暗噪声为 11-12 e-，是 Pregius 的 5 倍。在暗场景中会产生影响。
• Gpixel GMAX(2.5 µm)的卖点是暗噪声 1 e- 级(GMAX2505/2509)。满阱容量较小，为 4-5 ke-，所以动态范围为 70 dB，大致相当。GMAX3265 为 65 MP(9344x7000)，要超高分辨率的话只有这一个选择。
• ams CMV(5.5 µm)满阱容量大，但相应地暗噪声也有 14 e-。
optics 的每个算子都先校验输入再计算(不让任何东西无声通过):
• 单位写进参数名 —— _mm / _um / _deg / _mrad。把 mm 和 µm 弄混不会崩溃,而是给出「看着合理却是错的答案」,所以用命名来防。这里绝不从数值大小去猜单位。
• 字符串一律 ValueError —— float('50') 会成功,于是未解析的配置值会被当成长度混进来(实测:thin_lens('50', '200') 曾返回看着合理的 66.667 mm)。bool 也按 True == 1 的隐式提升拒绝。
• complex / masked array 一律 ValueError(仅接受实数槽位;拒绝无声丢弃虚部或剥掉掩码)。所有输入中的 NaN/Inf 一律 ValueError。
• 逐项点名拒绝除零及其近亲:焦距 0、曲率半径 0、折射率 <= 0、全不透明光阑(全为 0,归一化变成 0/0)、总和 <= 0 的 PSF、S0 = 0 的 Stokes 矢量、物体位于前焦点(像在无穷远)。
• 只有两个算子会返回非有限值,而且都写进了契约:depth_of_field 在超焦距以外返回 far_mm = inf(这正是超焦距的定义),gaussian_beam 在束腰处返回 wavefront_radius_mm = inf(平面波前的曲率半径)。两者都同时返回一个有限的搭档(far_is_infinite / curvature_per_mm)。除此之外的无声 NaN/Inf 都在内部检出并 ValueError ——「float64 溢出了」和「答案是无穷大」是两种不同的主张,不能拿后者的脸去交付前者。
• 尺寸上限:生成网格受 optics.MAX_GRID(4096)限制,传入的场/PSF/光阑受 optics.MAX_FIELD_ELEMENTS(2^24),ABCD 元件序列受 optics.MAX_SYSTEM_ELEMENTS(1024),Zernike 受 MAX_ZERNIKE_TERMS(512)/ MAX_ZERNIKE_ORDER(40)/ MAX_ZERNIKE_BASIS(2^25)。以 fail-closed 堵住「小参数引发巨大内部分配」的路径(实测:n_max=40 × 4096² 需要 108 GB)。
• 物理上不可能的状态同样拒绝:偏振度 > 1 的 Stokes 矢量、负透过率、负强度、n-|m| 为奇数等非法 Zernike 指标。
• dataset_conventions — 训练数据集规范知识 —— COCO / YOLO / VOC 及外观检测中的陷阱
• mv_cameras — 工业相机厂商(与传感器的对应、线扫描 / TDI)
• mv_illumination_practice — 照明实务知识 —— 波长、偏振、点亮方式、外部光、安全
• mv_image_sensors — 工业图像传感器(以现行产品为主)
• virtual_machine_vision — 虚拟机器视觉 —— 梳理参数与对象模型
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。
• vision_layout_from_catalog — py -3.11 examples/vision_layout_from_catalog.py
table 作为输入)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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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