scene op• Datenarten: keine → table (ein Operator, der allein durch seine Argumente bestimmt ist — er nimmt kein Bild und keine Daten entgegen)
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.observe_surface(material: 'str' = 'al', finish: 'str' = 'hairline', pitch_um: 'float' = 90.0, depth_um: 'float' = 1.0, roughness_um: 'float' = 0.08, focal_mm: 'float' = 25.0, working_distance_mm: 'float' = 200.0, f_number: 'float' = None, na: 'float' = None, pixel_um: 'float' = 3.45, resolution=(256, 256), wavelength_nm: 'float' = 550.0, illumination: 'str' = 'coaxial', tilt_deg: 'float' = 0.0, source_size_mm: 'float' = 40.0, supersample: 'int' = 2, exposure: 'str' = 'auto', defects: 'dict' = None, seed: 'int' = 0) -> 'dict' (die Implementierung direkt: import optscene; optscene.observe_surface(material: 'str' = 'al', finish: 'str' = 'hairline', pitch_um: 'float' = 90.0, depth_um: 'float' = 1.0, roughness_um: 'float' = 0.08, focal_mm: 'float' = 25.0, working_distance_mm: 'float' = 200.0, f_number: 'float' = None, na: 'float' = None, pixel_um: 'float' = 3.45, resolution=(256, 256), wavelength_nm: 'float' = 550.0, illumination: 'str' = 'coaxial', tilt_deg: 'float' = 0.0, source_size_mm: 'float' = 40.0, supersample: 'int' = 2, exposure: 'str' = 'auto', defects: 'dict' = None, seed: 'int' = 0) -> 'dict'; aus dem Register: opsoptics.get("observe_surface"))
Baut eine Beobachtungsoptik auf und nimmt die bearbeitete Oberfläche eines genannten Materials auf (Einstieg in einer Zeile).
Nutzerwunsch (2026-09-05): "Es wäre schön, wenn man ein grundlegendes optisches System zur Beobachtung als Layout annimmt, dessen Parameter angibt, ein Material wie Aluminium festlegt und dann ein Haarlinienschliff-Bild erzeugen kann. Anfangs darf es auch Koaxialbeleuchtung sein."
Das optische System kann per NA oder Blendenzahl angegeben werden. Aus Arbeitsabstand, Brennweite, Pixelabstand und Wellenlänge
leitet optical_budget Vergrößerung, Airy-Radius, Schärfentiefe und Auflösungsgrenze ab, und diese wirken direkt auf die Abbildung (Beugungsunschärfe über diffraction_blur, die Tiefenabhängigkeit der Unschärfe über depth_of_field). Das Material ist glassmirror.METALS, die Oberflächengüte eine Art aus surface_finish.
illumination ist coaxial / ring / dome / bar / backlight. Bei koaxialem Licht spiegelt sich bei einer spiegelnden Oberfläche die Leuchte darin und es ist hell (Hellfeld); ein flacher Ring spiegelt sich nicht und es ist dunkel (Dunkelfeld).
Rückgabewert dict: image (lineares RGB) / camera / scene / light / budget (das obige optische Budget) / defect_mask (wenn defects übergeben wird).
★ Die Default-Argumente brauchen 117 Sekunden. Es heißt zwar "ein in einer Zeile nutzbarer Einstieg", aber der Default resolution=(256, 256) / supersample=2 ist eine 2-minütige Rechnung (gemessen 2026-09-06, auf dieser Maschine):
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resolution supersample 1 supersample 2
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32 x 32 0.25 s —
64 x 64 0.69 s —
128 x 128 2.40 s 19.10 s
256 x 256 19.12 s 116.93 s
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Die Kosten pro Pixel sind nicht konstant (32→256 sind 64-mal so viele Pixel, aber 76-mal so viel Zeit).
Aufschlüsselung: _light_background braucht 11.0 von 16.2 Sekunden, eine Schleife über 196 Flächenlichtpunkte x 25 Spiegel- kandidaten. Eine Umschreibung, die die Emissionspunkte gebündelt verarbeitet, wurde versucht, brachte aber nur 1.3-fach (der Engpass ist die Speicherbandbreite, nicht die Python-Schleife), und es ist noch nicht gelöst —— festgehalten in docs/KNOWN_ISSUES.md.
Zum Ausprobieren klein aufrufen: observe_surface(resolution=(64, 64), supersample=1) braucht 0.69 Sekunden und zeigt die Unterschiede im Aussehen der Oberflächen ausreichend. Auch der Ketten-Fuzzer ist aus diesem Grund auf 32 x 32 / supersample 1 fixiert (typed_catalog.OP_PARAM_HINTS).
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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