scene op• 데이터 종류: 없음 → table(인자만으로 정해지는 연산자 —— 이미지나 데이터 입력을 받지 않습니다)
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.sensor_spec(pixel_um: 'float' = 3.45, resolution=(1024, 1024), quantum_efficiency: 'float' = 0.6, full_well_e: 'float' = 10000.0, read_noise_e: 'float' = 2.5, dark_e_per_s: 'float' = 5.0, bit_depth: 'int' = 8, gain_e_per_unit: 'float' = 50000.0, shutter: 'str' = 'global', model: 'str' = None) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import optscene; optscene.sensor_spec(pixel_um: 'float' = 3.45, resolution=(1024, 1024), quantum_efficiency: 'float' = 0.6, full_well_e: 'float' = 10000.0, read_noise_e: 'float' = 2.5, dark_e_per_s: 'float' = 5.0, bit_depth: 'int' = 8, gain_e_per_unit: 'float' = 50000.0, shutter: 'str' = 'global', model: 'str' = None) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsoptics.get("sensor_spec"))
이미지 센서의 제원. 전자의 수까지 정하는 쪽의 값만 가집니다.
quantum_efficiency는 광자 -> 전자의 변환 효율, dark_e_per_s는 암전류(암시야는 노출이 길므로 여기가 효과를 낸다), shutter는 global / rolling (컨베이어 위의 부품에서는 rolling의 왜곡이 나온다).
광학적인 밝기(몇 개의 광자가 오는가)는 렌즈와 레이아웃으로 정해지며, 여기서는 그것을 어떻게 기록하는가만을 갖는다 ―― 섞으면 "센서를 바꿨는데 시야도바뀌었다" 같은 추적 불능의 변경이 된다.
model에 실재하는 모델 번호(sensor_catalog()의 키, 예 "IMX541")를 넘기면, 해상도·화소 피치·셔터에 더해 QE·읽기 잡음·풀웰 용량도 Basler의 EMVA1288 실측으로 채워진다(인수로 명시한 값은 그쪽을 우선). 출처는 카메라 실측이므로, 다른 카메라라면 조금 바뀐다.
optics 의 모든 연산자는 입력을 검증한 뒤에 계산합니다(조용히 통과시키지 않습니다):
• 단위는 인자 이름에 넣습니다 — _mm / _um / _deg / _mrad. mm 와 µm 를 혼동하면 crash 가 아니라 「그럴듯하게 틀린 답」이 나오므로 이름으로 막습니다. 크기로 단위를 추측하는 처리는 일절 하지 않습니다.
• 문자열은 ValueError —— float('50') 은 성공하므로 파싱되지 않은 설정값이 길이로 통과해 버립니다(실측: thin_lens('50', '200') 이 그럴듯한 66.667 mm 를 돌려주고 있었습니다). bool 도 True == 1 의 암묵 승격으로 보고 거부합니다.
• complex / masked array 는 ValueError(실수 슬롯만. 허수부의 무언 절삭·마스크 벗기기를 거부).NaN/Inf 는 모든 입력에서 ValueError.
• 0 나눗셈과 그 친척들을 이름을 들어 거부: 초점거리 0, 곡률반경 0, 굴절률 <= 0, 불투명한 조리개(전부 0 이라 정규화가 0/0), 총합 <= 0 인 PSF, S0 = 0 인 스토크스 벡터, 물체가 앞쪽 초점에 있는 경우(상이 무한대).
• 비유한 값을 돌려주는 것은 2 개 연산자뿐이며, 둘 다 계약으로 명시: depth_of_field 의 과초점거리 너머 far_mm = inf(그것이 과초점거리의 정의)와 gaussian_beam 의 허리에서의 wavefront_radius_mm = inf(평면 파면의 곡률반경). 둘 다 유한한 짝(far_is_infinite / curvature_per_mm)을 함께 돌려줍니다. 그 밖의 무언 NaN/Inf 는 내부에서 검출해 ValueError —— 「float64 가 넘쳤다」와 「답이 무한대다」는 다른 주장이므로, 후자의 얼굴로 전자를 돌려주지 않습니다.
• 크기 상한: 생성 격자는 optics.MAX_GRID(4096), 넘겨받은 필드/PSF/조리개는 optics.MAX_FIELD_ELEMENTS(2^24), ABCD 소자열은 optics.MAX_SYSTEM_ELEMENTS(1024), Zernike 는 MAX_ZERNIKE_TERMS(512)/ MAX_ZERNIKE_ORDER(40)/ MAX_ZERNIKE_BASIS(2^25). 작은 인자에서 거대한 내부 할당이 일어나는 경로(실측: n_max=40 × 4096² 로 108 GB)를 fail-closed 로 막습니다.
• 물리적으로 불가능한 상태도 거부: 편광도 > 1 인 스토크스 벡터, 음의 투과율, 음의 강도, n-|m| 이 홀수인 잘못된 Zernike 첨자 등.
• dataset_conventions — 학습 데이터셋 규약 지식 — COCO / YOLO / VOC와 외관 검사의 함정
• mv_cameras — 산업용 카메라 제조사(센서와의 대응·라인 스캔 / TDI)
• mv_illumination_practice — 조명 실무 지식 — 파장·편광·점등 방식·외광·안전
• mv_image_sensors — 산업용 이미지 센서(현행 제품 중심)
• virtual_machine_vision — 가상 머신 비전 — 파라미터 도출과 객체 모형
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• vision_layout_from_catalog — py -3.11 examples/vision_layout_from_catalog.py
table 를 입력으로 받는 것)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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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