surface_defect — OPTICS scene op

• Data kinds: table × image2d → table

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.surface_defect(primitive: 'dict', field, mask=None, uv_size_mm=(20.0, 20.0), centre_mm=(0.0, 0.0), height_um: 'float' = 0.0, height_field=None, roughness_um: 'float' = 0.6) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import optscene; optscene.surface_defect(primitive: 'dict', field, mask=None, uv_size_mm=(20.0, 20.0), centre_mm=(0.0, 0.0), height_um: 'float' = 0.0, height_field=None, roughness_um: 'float' = 0.6) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsoptics.get("surface_defect"))

उपयोग

2-D defect map को part की surface पर चिपकाता है (defectgen का आउटपुट सीधे लेता है)।

field brightness modulation (H, W) है (0 = कोई बदलाव नहीं, −0.3 = 30% गहरा scratch)। यदि height_um दिया जाए, तो वही map ऊँचाई के रूप में भी पढ़ा जाता है और उसके gradient से normals झुकाए जाते हैं ―― इससे illumination बदलने का मकसद दोहराया जाता है: वही scratch dome illumination में गायब हो जाता है और dark-field illumination में चमकता है (यही visual inspection AI के training data का मूल है)।

अलग height_field देने से बिना रंग बदलाव के, केवल relief वाले defects बनते हैं (dents, sink marks, उथली खरोंचें)। field को पूरा शून्य रखने पर शुद्ध terrain-प्रकार (केवल relief) का defect मिलता है, जो dome illumination में गायब होता है और low-angle dark-field illumination में चमकता है ―― यही अंतर illumination चुनने का कारण है।

roughness_um वह मात्रा है जिससे surface केवल defect पर अधिक rough होती है (default 0.6 µm)।

दूसरी तरह से देखें तो, surface_finish के machining marks वही चीज़ अलग granularity पर रखते हैं ―― machining marks एक ऐसा representation है जो surface relief के texture को कुछ octaves के noise में संकुचित करता है, जबकि यहाँ roughness एक ऐसा representation है जो "pixel से बारीक relief जिसे resolve नहीं किया जा सकता" को 1 संख्या (σ) में दबा देता है। resolve होने योग्य relief को normals के रूप में, और resolve न होने योग्य relief को roughness के रूप में संभाला जाता है: यही काम का बँटवारा है। scratch वह निशान है जहाँ material हटाया गया, इसलिए वह हमेशा सही surface से अधिक rough होता है। इससे, specular अंश exp(-(4πσcosθ/λ)²) गिरता है और यह bright field में गहरा हो जाता है, जबकि scattering बढ़ती है और यह dark field में चमकीला हो जाता है ―― textbook वाला contrast reversal normals के tilt से नहीं बल्कि इसी roughness से आता है (low-angle प्रकाश को सीधे ऊपर भेजने के लिए surface को 39 degrees झुकना पड़ता, जहाँ तक scratch की slope नहीं पहुँच सकती; 2026-09-05 को माप से पुष्टि)। इसे 0 रखने पर ऐसा defect मिलता है जो roughness नहीं बदलता।

uv_size_mm लगाने का वास्तविक आकार [mm] है, centre_mm surface coordinates में केंद्र। mask देने पर उसके pixels defect label बन जाते हैं (optscene_defect_mask द्वारा लौटाया गया ground truth)।

defect लगी हुई एक नई primitive लौटाता है (मूल में बदलाव नहीं होता)।

पूरी family का input contract (fail-closed)

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।

उपयोग की विस्तृत guide

• optics_imaging family guide

पृष्ठभूमि guides (इस op के पीछे की physics और conventions)

• 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

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• studio_raytrace_scene — py -3.11 examples/studio_raytrace_scene.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (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

इसी category के (scene)

scene_material · scene_plane · scene_sphere · scene_box · scene_cylinder · surface_finish · random_defects · 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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