scene op• Data kinds: कोई नहीं → table (केवल arguments से तय होने वाला op — यह कोई image या data input नहीं लेता)
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.sensor_catalog(status: 'str' = None, maker: 'str' = None) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import optscene; optscene.sensor_catalog(status: 'str' = None, maker: 'str' = None) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsoptics.get("sensor_catalog"))
असली sensors की specification table (Basler के EMVA1288 मापों के साथ)।
status में current / mature / legacy देने से list सीमित हो जाती है। बहुत पुराने discontinued parts list नहीं किए जाते। नए designs के लिए status="current" में से चुनें (Pregius S, 2.74 µm back-illuminated)।
यहाँ list किए गए मान "camera-पक्ष के मान" हैं। चूँकि स्रोत Basler की camera measurements की table है:
• resolution वह pixel संख्या है जो camera आउटपुट करता है, ज़रूरी नहीं कि sensor के सभी effective pixels हों (निर्माता कभी-कभी किनारे crop करके इसे थोड़ा कम कर देते हैं)।
• frame rate connection interface के साथ बदलता है (USB3 / GigE / 5GigE / CXP-12), इसलिए इसे sensor attribute के रूप में नहीं रखा जाता ―― इसी कारण यह इस table में नहीं है।
• QE / dark noise / full-well capacity / dynamic range / max SNR camera की EMVA1288 measurements हैं (ace / ace 2 / boost)। ये केवल sensor के सैद्धांतिक मान नहीं हैं बल्कि implementation भी शामिल करते हैं, इसलिए अलग camera में ये थोड़े बदलते हैं।
• pixel pitch, shutter type और generation sensor से आते हैं, इसलिए camera बदलने पर ये नहीं बदलते।
जो camera निर्माता अपने sensors खुद बनाते हैं उन्हें यहाँ list नहीं किया जा सकता (Canon / Photron / Vision Research (Phantom) / Teledyne DALSA / Hamamatsu के कुछ)। इन्हें model number से नहीं खोजा जा सकता, क्योंकि camera की datasheet ही एकमात्र स्रोत है। कुछ के pixel pitches में एक order of magnitude का अंतर है (Phantom के high-sensitivity models 28 µm, Pregius S 2.74 µm), और diffraction जिस F-number पर सीमित करता है वह तथा full-well capacity दोनों एक order of magnitude से बदलते हैं, इसलिए असली device के मान सीधे sensor_spec को दें।
generations के बीच क्या बदलता है वह full-well capacity में दिखता है: Pregius 1st में 31.8 ke- है, जो 2nd (10.4 ke-) का 3 गुना है। यह pixel को 5.86 µm से 3.45 µm तक छोटा करने की कीमत है। Pregius S (2.74 µm) 9.7 ke- रखता है, 2nd के बराबर (back-illuminated)।
Sony के अलावा अन्य निर्माता (maker से चुने जा सकते हैं) उसी table से लिए गए हैं, इसलिए उनकी साथ-साथ तुलना उसी measurement method से की जा सकती है:
• onsemi XGS (3.2 µm) बड़े formats में सबसे अच्छा है, APS-C / 35 mm। Sony के पास ऐसा format नहीं है।
• onsemi PYTHON (4.8 µm) छोटा और तेज़ है, लेकिन इसका dark noise 11-12 e- है, Pregius का 5 गुना। अंधेरे scenes में यह मायने रखता है।
• Gpixel GMAX (2.5 µm) 1 e- class के dark noise के बल पर बिकता है (GMAX2505/2509)। इसकी full-well capacity 4-5 ke- पर छोटी है, इसलिए dynamic range लगभग वही 70 dB है। GMAX3265 65 MP (9344x7000) है; ultra-high resolution के लिए यही एकमात्र विकल्प है।
• ams CMV (5.5 µm) की full-well capacity बड़ी है, लेकिन बदले में इसका dark noise भी 14 e- है।
optics के सभी ops गणना से पहले input की जाँच करते हैं (कुछ भी चुपचाप पास नहीं होता):
• Unit argument के नाम में ही लिखी होती है — _mm / _um / _deg / _mrad। mm और µm की गड़बड़ी crash नहीं करती, बल्कि "सही दिखने वाला पर गलत उत्तर" देती है, इसलिए नाम से इसे रोका जाता है। मान के आकार से unit का अनुमान बिल्कुल नहीं लगाया जाता।
• String से ValueError — float('50') सफल हो जाता है, इसलिए बिना parse किया config value length के रूप में निकल जाता (मापा गया: thin_lens('50', '200') सही दिखने वाला 66.667 mm लौटा रहा था)। bool को भी True == 1 वाले implicit promotion के रूप में अस्वीकार किया जाता है।
• complex / masked array से ValueError (केवल real-valued slots; imaginary part को चुपचाप छोड़ना या mask हटाना अस्वीकार)। हर input पर NaN/Inf से ValueError।
• शून्य से भाग और उससे जुड़े मामलों को नाम लेकर अस्वीकार किया जाता है: focal length 0, radius of curvature 0, refractive index <= 0, पूरी तरह opaque aperture (सब 0, इसलिए normalisation 0/0), ऐसा PSF जिसका योग <= 0 हो, S0 = 0 वाला Stokes vector, और front focal point पर रखा object (image अनंत पर)।
• केवल 2 ops non-finite value लौटाते हैं, और वह भी contract के रूप में लिखा हुआ: depth_of_field hyperfocal distance से आगे far_mm = inf (hyperfocal distance की परिभाषा यही है) और gaussian_beam waist पर wavefront_radius_mm = inf (plane wavefront की radius of curvature)। दोनों साथ में एक finite साथी (far_is_infinite / curvature_per_mm) भी लौटाते हैं। इसके अलावा कोई भी चुपचाप आया NaN/Inf अंदर ही पकड़ा जाता है और ValueError देता है — "float64 overflow हुआ" और "उत्तर अनंत है" अलग-अलग दावे हैं, इसलिए पहले को दूसरे का चेहरा पहनाकर नहीं लौटाया जाता।
• Size की सीमा: generate होने वाले grid के लिए optics.MAX_GRID (4096), दिए गए field/PSF/aperture के लिए optics.MAX_FIELD_ELEMENTS (2^24), ABCD element chain के लिए optics.MAX_SYSTEM_ELEMENTS (1024), Zernike के लिए MAX_ZERNIKE_TERMS (512) / MAX_ZERNIKE_ORDER (40) / MAX_ZERNIKE_BASIS (2^25)। छोटे argument से बहुत बड़ा internal allocation होने वाले रास्तों (मापा गया: n_max=40 × 4096² पर 108 GB) को fail-closed ढंग से बंद किया गया है।
• भौतिक रूप से असंभव states भी अस्वीकार: degree of polarisation > 1 वाला Stokes vector, ऋणात्मक transmittance, ऋणात्मक intensity, और n-|m| odd जैसे अमान्य Zernike indices।
• dataset_conventions — Training dataset के conventions — COCO / YOLO / VOC और visual inspection में सावधानियाँ
• mv_cameras — Industrial camera निर्माता (sensor mapping, line scan / TDI)
• mv_illumination_practice — Lighting व्यवहार में — wavelength, polarisation, drive modes, ambient light, safety
• mv_image_sensors — Industrial image sensors (मुख्यतः मौजूदा products)
• virtual_machine_vision — Virtual machine vision — parameters की सूची और एक object model
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• vision_layout_from_catalog — py -3.11 examples/vision_layout_from_catalog.py
table को input के रूप में लेते हैं)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. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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