scene op• 数据种类:无 → table(仅由参数决定的算子 —— 不接受图像或数据输入)
• 调用: 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'(要直接调用实现,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';从台账取用则 opsoptics.get("observe_surface"))
组好观察光学系统,拍摄指定材质的加工面(一行即可使用的入口)。
用户需求(2026-09-05)“假定布置了一个基本的观察用光学系统，给出这些参数，再指定铝等材料，就能生成拉丝图像就好了。一开始用同轴照明也可以”。
光学系统可用 NA 或 F 值指定。由工作距离、焦距、像素间距、波长，optical_budget 求出倍率、艾里半径、景深、分辨极限，并直接作用于成像(衍射模糊用 diffraction_blur，模糊沿深度方向的变化用 depth_of_field)。材料为 glassmirror.METALS，表面处理为 surface_finish 的种类。
illumination 为 coaxial / ring / dome / bar / backlight。同轴照明下若表面是镜面，器具会映入而变亮(明场)；低角度的环形光不会映入，所以较暗(暗场)。
返回值 dict：image(线性 RGB)/ camera / scene / light / budget(上述光学预算)/ defect_mask(传入 defects 时)。
★ 默认参数需要 117 秒。 虽然写着“一行即可使用的入口”，但默认的 resolution=(256, 256) / supersample=2 是 2 分钟的计算(2026-09-06 实测，本机)：
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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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每像素的开销并不恒定(32→256 像素增加 64 倍，时间却增加 76 倍)。细分来看，_light_background 占 16.2 秒中的 11.0 秒，是面光源 196 点 x 镜面候选 25 次的循环。尝试过把发光点合并处理的改写，但只快了 1.3 倍 (瓶颈不是 Python 循环而是内存带宽)，尚未解决 —— 已记录在 docs/KNOWN_ISSUES.md 中。
试用时请以小尺寸调用：observe_surface(resolution=(64, 64), supersample=1) 只需 0.69 秒，足以看出表面处理外观的差异。链式模糊测试器也因此固定为 32 x 32 / supersample 1 (typed_catalog.OP_PARAM_HINTS)。
optics 的每个算子都先校验输入再计算(不让任何东西无声通过):
• 单位写进参数名 —— _mm / _um / _deg / _mrad。把 mm 和 µm 弄混不会崩溃,而是给出「看着合理却是错的答案」,所以用命名来防。这里绝不从数值大小去猜单位。
• 字符串一律 ValueError —— float('50') 会成功,于是未解析的配置值会被当成长度混进来(实测:thin_lens('50', '200') 曾返回看着合理的 66.667 mm)。bool 也按 True == 1 的隐式提升拒绝。
• complex / masked array 一律 ValueError(仅接受实数槽位;拒绝无声丢弃虚部或剥掉掩码)。所有输入中的 NaN/Inf 一律 ValueError。
• 逐项点名拒绝除零及其近亲:焦距 0、曲率半径 0、折射率 <= 0、全不透明光阑(全为 0,归一化变成 0/0)、总和 <= 0 的 PSF、S0 = 0 的 Stokes 矢量、物体位于前焦点(像在无穷远)。
• 只有两个算子会返回非有限值,而且都写进了契约:depth_of_field 在超焦距以外返回 far_mm = inf(这正是超焦距的定义),gaussian_beam 在束腰处返回 wavefront_radius_mm = inf(平面波前的曲率半径)。两者都同时返回一个有限的搭档(far_is_infinite / curvature_per_mm)。除此之外的无声 NaN/Inf 都在内部检出并 ValueError ——「float64 溢出了」和「答案是无穷大」是两种不同的主张,不能拿后者的脸去交付前者。
• 尺寸上限:生成网格受 optics.MAX_GRID(4096)限制,传入的场/PSF/光阑受 optics.MAX_FIELD_ELEMENTS(2^24),ABCD 元件序列受 optics.MAX_SYSTEM_ELEMENTS(1024),Zernike 受 MAX_ZERNIKE_TERMS(512)/ MAX_ZERNIKE_ORDER(40)/ MAX_ZERNIKE_BASIS(2^25)。以 fail-closed 堵住「小参数引发巨大内部分配」的路径(实测:n_max=40 × 4096² 需要 108 GB)。
• 物理上不可能的状态同样拒绝:偏振度 > 1 的 Stokes 矢量、负透过率、负强度、n-|m| 为奇数等非法 Zernike 指标。
• dataset_conventions — 训练数据集规范知识 —— COCO / YOLO / VOC 及外观检测中的陷阱
• mv_cameras — 工业相机厂商(与传感器的对应、线扫描 / TDI)
• mv_illumination_practice — 照明实务知识 —— 波长、偏振、点亮方式、外部光、安全
• mv_image_sensors — 工业图像传感器(以现行产品为主)
• virtual_machine_vision — 虚拟机器视觉 —— 梳理参数与对象模型
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。
• vision_layout_from_catalog — py -3.11 examples/vision_layout_from_catalog.py
table 作为输入)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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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