scene op• 데이터 종류: table → pairs
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.light_wavelengths(light: 'dict', samples: 'int' = 5)(구현을 직접 호출하려면 import optscene; optscene.light_wavelengths(light: 'dict', samples: 'int' = 5), 원장에서 가져오려면 opsoptics.get("light_wavelengths"))
• 원장 경유의 반환값: fullseye.ledger.light_wavelengths(...) 는 선언된 out 형 pairs 의 값만 반환합니다(실제 함수는 보조 정보도 반환). 버려진 쪽이 필요하면 fullseye.ledger.light_wavelengths.raw(...) 를 쓰거나 optscene.light_wavelengths 를 직접 호출하세요.
광원의 스펙트럼을 촬상에 쓰는 몇 개의 파장과 가중치로 줄입니다.
레이저 = 1개, LED = 협대역 몇 개, 할로겐 = 광대역 몇 개. 같은 면이라도파장에 따라 경면/산란의 배분이 달라지므로, 광대역은 겹쳐서 촬영하는 것이 옳다.
스펙트럼의 형상(2026-10-15부터 실제 형상): LED는 Ohno 2005 모델(spectralrad.led_spectrum, 반치전폭 = bandwidth_nm, 피크 ± 1.5 반치전폭에서 자른다), 할로겐은 Planck 흑체(spectralrad.blackbody_spectrum, color_temperature_k 기본값 3000 K, 피크는 Wien 변위 법칙으로 약 966 nm)를 band_nm(기본값 380–1100 nm, Si가 감지하는 범위)으로 자른 것, 레이저는 1개. light_spec의 band_nm으로 대역을 바꿀 수 있다. 2026-10-15까지는 할로겐을 600 ± 150 nm의 가우스로 대용했었다(3000 K 흑체의 피크는 966 nm이므로, 근적외선 빛의 대부분을 놓치고 있었다).
절차: 대역을 k = max(samples, 1)개의 등폭 구간으로 나누고, 각 구간의 에너지 ∫ S(λ) dλ를 가중치로, 구간 내 에너지 무게중심을 파장으로 한다. 가중치의 합은 1. k == 1이면 대역 전체의무게중심 1개(LED는 피크, 할로겐은 무게중심). 레이저·대역폭 0은 λ 1개·가중치 1. 가중치는 에너지의 비율이며, 광자 수로의 환산(λ/hc)과 QE는 layout_capture(mode="spectral")가 곱한다.
• light: light_spec의 결과(dict). 키가 없으면 기본값으로 진행한다(dict가 아니면 ValueError. sort table의 행 리스트가 흘러드는 것을 막는다).
• samples: 개수. 기본값 5. 1 미만은 1로 맞춘다.
• 반환값: (wavelengths (k,), weights (k,))의 float64 배열 2개(대장의 sort pairs로는 opsoptics.call의 adapter가 (k, 2)로 맞춘다).
layout_capture가 spectral_samples개로 이것을 호출하고, 파장별 결과를이 가중치로 합산한다.
빈 입력(light 이(가) 빈 dict)은 ValueError 를 발생시킨다.
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
pairs 를 입력으로 받는 것)mtf50 · energy_to_photons · spectral_product · spectral_integral · spectral_stats · kubelka_munk_reflectance · hyperspectral_capture · film_thickness_fft
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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