oct op• 데이터 종류: 없음 → table(인자만으로 정해지는 연산자 —— 이미지나 데이터 입력을 받지 않습니다)
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.oct_design(center_nm=840.0, bandwidth_nm=50.0, n_pixels=2048, wl_min_nm=None, wl_max_nm=None, mode='sd', spectrometer_fwhm_px=1.0, linewidth_nm=None, n_group=1.0, beam_waist_um=None, focal_mm=None, beam_diameter_mm=None, photons_mirror_per_pixel=None, photons_ref_per_pixel=None, eta=0.8, sigma_d=10.0, window='hann', reflectivity=None, grid='lambda')(구현을 직접 호출하려면 import octscan; octscan.oct_design(center_nm=840.0, bandwidth_nm=50.0, n_pixels=2048, wl_min_nm=None, wl_max_nm=None, mode='sd', spectrometer_fwhm_px=1.0, linewidth_nm=None, n_group=1.0, beam_waist_um=None, focal_mm=None, beam_diameter_mm=None, photons_mirror_per_pixel=None, photons_ref_per_pixel=None, eta=0.8, sigma_d=10.0, window='hann', reflectivity=None, grid='lambda'), 원장에서 가져오려면 opsoptics.get("oct_design"))
측정하기 전에 OCT의 성능을 닫힌 형식으로(table): 축 방향 분해능, 깊이 범위, 감도 roll-off, SNR, 횡 분해능과 초점 심도.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
• 軸分解能(FWHM、ガウス光源、窓なし)δz = (2 ln 2/π) λ0²/Δλ ≈ 0.44 λ0²/Δλ(空気中)、媒質中は ÷ n_g。window を掛けると広がる(倍率 window_broadening は光源 × 窓の |FT| の FWHM から数値で求める。ガウス光源が範囲の中に収まっていれば hann で約 1.2 倍)。
• 深さ範囲(片道の光路、ナイキスト)z_max = π/(2 δk) = λ0²/(4 δλ)(δλ = 1 画素の波長幅)、媒質中は ÷ n_g。grid="lambda"(既定)は λ 等間隔の分光器(δk は中心の値)、"k" は k 等間隔の分光器(Hu & Rollins 2007)。
• roll-off(振幅): SD は画素の箱 |sin(z δk)/(z δk)| と分光器の分解能のガウス exp(−2σ²z²)(σ = 分解能の FWHM/2.355、k で)。SS は瞬時線幅 linewidth_nm のガウスだけ(mode="ss")。−6 dB の深さを数値で解く。
• SNR(ショット雑音 + 読み出し雑音、窓つき): 画素 i の参照光の電子 N_r,i と、反射率 1 の鏡の電子 N_s,i で SNR = (Σ w_i √(N_r,i N_s,i))² / Σ w_i² (N_r,i + σ_d²)(参照光が強ければ η × 試料の光子の総数 × 窓の係数)。sensitivity_db = 10 log10(SNR)(弱い反射体の SNR を反射率 1 へ外挿した値 = 検出の下限 1/R_min)。reflectivity R を渡すと、その反射体自身のショット雑音(N_s,i R)も分母に入れた SNR を snr_db に返す(強い反射体では参照光が支配的という前提が崩れ、外挿より小さくなる)。光子が渡されないときは None。
• 横分解能: ビームのくびれ半径 w0(1/e²)から、慣用の Δx = 2 w0 = (4λ/π)(f/d) と、A スキャンの振幅で見た点像の FWHM √(2 ln 2) w0(往復で exp(−2x²/w²))。焦点深度 b = 2 z_R = 2π w0² n/λ(慣用 = π Δx²/(2λ))。
返り値: dict(kind="oct_design", axial_resolution_air_um, axial_resolution_um, depth_range_air_um, depth_range_um, pixel_nm, dk_pixel, rolloff_6db_air_um, rolloff_6db_um, rolloff(pairs: 光路 µm, 振幅), snr_db / sensitivity_db, lateral_resolution_um, lateral_fwhm_um, depth_of_focus_um, …)。
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.
• 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.
• poc_industrial_oct — py -3.11 examples/poc_industrial_oct.py
table 를 입력으로 받는 것)abcd_matrix · wavefront_stats · sfr_from_edge · paraxial_trace · seidel_coefficients · spot_stats · tolerance_analysis · wavefront_from_opd
oct)oct_dispersion_broadening · oct_interferogram · oct_bscan_simulate · oct_from_spectra · oct_k_linearize · oct_dispersion_estimate · oct_dispersion_compensate · oct_ascan
*Provenance: octscan.py — OPTICS 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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