fpm op• Datenarten: image2d × image2d → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.fp_capture(amplitude, phase=None, pixel_um=0.325, wavelength_um=0.532, na_obj=0.1, downsample=4, led_pitch_mm=4.0, led_distance_mm=70.0, n_side=13, pupil_aberration=None, photons=4000.0, read_noise_e=2.0, darkfield_gain=8.0, cos_exponent=1.0, seed=0, led_offset_mm=(0.0, 0.0), led_rotation_deg=0.0, led_height_error_mm=0.0, height_um=None, pad_px=None) (die Implementierung direkt: import fourierptycho; fourierptycho.fp_capture(amplitude, phase=None, pixel_um=0.325, wavelength_um=0.532, na_obj=0.1, downsample=4, led_pitch_mm=4.0, led_distance_mm=70.0, n_side=13, pupil_aberration=None, photons=4000.0, read_noise_e=2.0, darkfield_gain=8.0, cos_exponent=1.0, seed=0, led_offset_mm=(0.0, 0.0), led_rotation_deg=0.0, led_height_error_mm=0.0, height_um=None, pad_px=None); aus dem Register: opsoptics.get("fp_capture"))
• GPU: nein (nur CPU-Referenzimplementierung)
Simuliert den Satz niedrig aufgelöster Bilder unter schräger Beleuchtung durch ein LED-Array (table, kind="fp_stack").
Objekt o = amplitude · e^{i phase} (feines Raster mit pixel_um, quadratisch, Seitenlänge durch downsample teilbar). Für jede LED wird o mit einer geneigten ebenen Welle e^{i2π(kx x + ky y)} multipliziert (auch k mit Bruchteilen eines Pixels bleibt unverändert), FFT → Mitte in der niedrig aufgelösten Größe ausschneiden → Pupille (Kreis NA_obj/λ × Aberrationen) → inverse FFT → |·|². Damit Licht von außerhalb des Bildfelds einfällt, wird das Objekt um pad_px (Standard = 1/4 der Seitenlänge) mit den Randwerten erweitert gezeichnet, und nur das Bildfeld der Kamera wird ausgeschnitten (reale Proben sind nicht periodisch).
• Mit height_um wird es reflektierend: Oberflächenhöhe h → die Hin-und-Rück-Phase 4πh/λ (Näherung für senkrechten Einfall) wird zu phase addiert.
• LED-Helligkeit: Lambert-Ordnung m der Abstrahlrichtung (cos_exponent) und quadratischer Abstandsabfall → cos^(m+3)θ (1 in der Mitte).
• Belichtung: Hellfeld (NA_ill < NA_obj) 1, Dunkelfeld darkfield_gain-fach (übliche Implementierungspraxis, Dunkelfeld länger zu belichten).
• Rauschen: Poisson mit photons Elektronen pro Hintergrundeinheit × Belichtung × Helligkeit + gaußsches Ausleserauschen read_noise_e. Zufallszahlen aus np.random.default_rng mit seed.
• Fehlausrichtungen des LED-Arrays (led_offset_mm / led_rotation_deg / led_height_error_mm) gehen nur in die Bildaufnahme ein, nicht in die nominellen kx / ky der Tabelle (die wahren Werte sind kx_true / ky_true).
• Vorzeichenkonvention des Beleuchtungs-k: kx = x/(rλ), ky = y/(rλ) (LED-Position (x, y, z) mit der Probe im Ursprung, r = |(x, y, z)|) —— x/r der LED gilt als +k. In einem realen Gerät, in dem die LEDs unter der Probe sitzen und das Licht von der LED zur Probe läuft, kann die physikalische transversale Wellenzahl −x/(rλ) sein.
• Abgelehnt, wenn das niedrig aufgelöste Pixel = pixel_um · downsample größer als λ/(2 NA_obj) ist (Abtastbedingung von FP).
Rückgabe: dict(kind="fp_stack", images (K, n, n) Elektronenzahlen, aufsteigend nach Beleuchtungs-NA sortiert, exposure, led_brightness, photons, read_noise_e, kx, ky, kx_true, ky_true, na_illumination, led_index, led_xyz_mm (nominell), pixel_um (niedrige Auflösung), wavelength_um, na_obj, pupil_true, na_synthetic_design, …).
Jeder optics-Operator prüft seine Eingabe vor der Berechnung (nichts rutscht stillschweigend durch):
• Einheiten stecken im Argumentnamen — _mm / _um / _deg / _mrad. Eine Verwechslung von mm und µm stürzt nicht ab, sondern liefert eine plausibel aussehende falsche Antwort; der Name verhindert das. Aus der Größenordnung wird nie auf die Einheit geschlossen.
• Strings lösen ValueError aus — float('50') gelingt, sodass ein ungeparster Konfigurationswert als Länge durchrutschen würde (gemessen: thin_lens('50', '200') lieferte plausible 66,667 mm). bool wird als implizite Hochstufung True == 1 ebenfalls abgelehnt.
• complex / Masked Arrays lösen ValueError aus (nur reelle Slots; das stille Verwerfen des Imaginärteils bzw. Abstreifen der Maske wird abgelehnt). NaN/Inf löst bei jeder Eingabe ValueError aus.
• Division durch null und Verwandtes wird namentlich abgelehnt: Brennweite 0, Krümmungsradius 0, Brechzahl <= 0, undurchlässige Blende (alles 0, die Normierung wird 0/0), PSF mit Summe <= 0, Stokes-Vektor mit S0 = 0 und ein Objekt im vorderen Brennpunkt (Bild im Unendlichen).
• Nur zwei Operatoren liefern einen nicht-endlichen Wert, und beide halten das vertraglich fest: depth_of_field liefert jenseits der hyperfokalen Distanz far_mm = inf (genau das bedeutet die hyperfokale Distanz), und gaussian_beam liefert an der Taille wavefront_radius_mm = inf (der Krümmungsradius einer ebenen Wellenfront). Beide liefern zusätzlich einen endlichen Partner (far_is_infinite / curvature_per_mm). Jedes andere stille NaN/Inf wird intern erkannt und löst ValueError aus — "float64 ist übergelaufen" und "die Antwort ist unendlich" sind verschiedene Aussagen; die erste wird nie im Gewand der zweiten geliefert.
• Größenobergrenzen: erzeugte Gitter durch optics.MAX_GRID (4096), übergebene Felder/PSFs/Blenden durch optics.MAX_FIELD_ELEMENTS (2^24), ABCD-Elementketten durch optics.MAX_SYSTEM_ELEMENTS (1024), Zernike durch MAX_ZERNIKE_TERMS (512) / MAX_ZERNIKE_ORDER (40) / MAX_ZERNIKE_BASIS (2^25). Damit werden Pfade fail-closed geschlossen, in denen ein kleines Argument eine riesige interne Allokation auslöst (gemessen: n_max=40 × 4096² braucht 108 GB).
• Physikalisch unmögliche Zustände werden ebenfalls abgelehnt: Stokes-Vektor mit Polarisationsgrad > 1, negative Transmission, negative Intensität und ungültige Zernike-Indizes wie ungerades n-|m|.
• Leitfaden zur Familie optics_imaging
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
• poc_fourier_ptychography — py -3.11 examples/poc_fourier_ptychography.py
table als Eingabe)abcd_matrix · wavefront_stats · sfr_from_edge · paraxial_trace · seidel_coefficients · spot_stats · tolerance_analysis · wavefront_from_opd
fpm)fp_design · fp_usaf_target · fp_stack_from_images · fp_reconstruct · fp_element_contrast
*Provenance: fourierptycho.py — OPTICS Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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