scene op• Datenarten: table → measurement
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.sensor_diagonal_mm(sensor: 'dict') -> 'float' (die Implementierung direkt: import optscene; optscene.sensor_diagonal_mm(sensor: 'dict') -> 'float'; aus dem Register: opsoptics.get("sensor_diagonal_mm"))
Die Sensordiagonale [mm]. Mit dem Bildkreis des Objektivs vergleichen, um zu sehen, ob er abgedeckt wird.
Formel: hypot(width * pixel_um, height * pixel_um) / 1000. Ein reales Maß aus effektiver Pixelzahl × Pixelabstand; Formatnamen wie "2/3 Zoll" werden nicht verwendet (ein Formatname ist nur eine Bezeichnung für die Diagonale, und dieselbe Bezeichnung kann unterschiedliche reale Maße haben).
• sensor: Ergebnis von sensor_spec (kind == "sensor"). Jedes andere dict oder ein roher Katalogeintrag ergibt ValueError.
• Rückgabewert: float [mm]. Beispiel: 2048 × 1536 Pixel bei 3.45 µm ergibt 8.83 mm. Bei einem Zeilensensor (Höhe 1) liegt der Wert nahe der Breite selbst.
Der direkte Vergleich mit dem image_circle_mm des Objektivs ist covers_sensor (mit 1 % Toleranz). Als Gegenprobe, bevor das Sichtfeld mit lens_spec / vision_layout festgelegt wird.
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
measurement als Eingabe)—
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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