scene op• Datenarten: table → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.interface_budget(sensor: 'dict', interface: 'str' = 'CXP-12', links: 'int' = 4, efficiency: 'float' = 0.85, line_scan: 'bool' = False) -> 'dict' (die Implementierung direkt: import optscene; optscene.interface_budget(sensor: 'dict', interface: 'str' = 'CXP-12', links: 'int' = 4, efficiency: 'float' = 0.85, line_scan: 'bool' = False) -> 'dict'; aus dem Register: opsoptics.get("interface_budget"))
Liefert aus der Übertragungsbandbreite die bandbreitenbegrenzte maximale Bild- / Zeilenrate.
Bei hoher Auflösung, hoher Geschwindigkeit und Zeilenscans ist es durchaus üblich, dass nicht der Sensor, sondern die Übertragungsbandbreite der Engpass ist. Ein op, um vor der Aufnahme zu wissen, was der Engpass ist (es bildet mit dem optischen optical_budget ein Paar).
efficiency ist der effektive Wirkungsgrad von Kodierung und Paketen (bei CoaXPress etwa 0.8-0.9). Mit line_scan=True wird pro 1 Zeile (Breite x 1 Pixel) gerechnet und die Zeilenrate [kHz] zurückgegeben.
Rückgabewert dict: gbps (Gesamtbandbreite) / bytes_per_frame / max_fps / max_line_rate_khz (bei line_scan) / interface / links.
Gemessene Richtwerte: CXP-12 x4 = 50 Gbps = 5 GB/s entspricht genau der Bandbreite, um einen 8-bit-16k-Zeilensensor mit 300 kHz zu betreiben (der TDI der Vieworks VT setzt dies voraus). Der Flächenscan-Sensor IMX541 (20.3 MP, 8 bit) hat dagegen 20.3 MB pro Bild und erreicht theoretisch 246 fps, aber der Sensor selbst schafft nur 18-42 fps, daher bleibt Bandbreite übrig.
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
• dataset_conventions — Konventionen für Trainingsdatensätze — COCO / YOLO / VOC und Fallstricke in der Sichtprüfung
• mv_cameras — Hersteller von Industriekameras (Sensorzuordnung, Zeilenkamera / TDI)
• mv_illumination_practice — Beleuchtung in der Praxis — Wellenlänge, Polarisation, Ansteuerung, Fremdlicht, Sicherheit
• mv_image_sensors — Industrielle Bildsensoren (vorwiegend aktuelle Produkte)
• virtual_machine_vision — Virtuelle Bildverarbeitung — Parameter erfassen und Objektmodell
• 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.
• vision_layout_from_catalog — py -3.11 examples/vision_layout_from_catalog.py
table als Eingabe)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 Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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