sem_render — GENERATIVE `sem` op

• Data kinds: image2d → image2d

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.sem_render(height, *, pixel_nm: 'float' = 1.0, psf_px: 'float' = 1.5, edge_gain: 'float' = 1.0, base: 'float' = 0.25, dose: 'float' = 0.0, charging: 'float' = 0.0, seed: 'int' = 0, tilt_max_deg: 'float' = 80.0) -> 'np.ndarray' (implementation को सीधे call करना हो तो import sem; sem.sem_render(height, *, pixel_nm: 'float' = 1.0, psf_px: 'float' = 1.5, edge_gain: 'float' = 1.0, base: 'float' = 0.25, dose: 'float' = 0.0, charging: 'float' = 0.0, seed: 'int' = 0, tilt_max_deg: 'float' = 80.0) -> 'np.ndarray', registry से लेना हो तो opsgenerative.get("sem_render"))

उपयोग

height field से SEM image बनाता है: secondary-electron edge effect (sec θ) + Gaussian beam PSF + Poisson shot noise।

> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।

Parameters

height : array_like

2-D の高さ場[同じ単位は pixel_nm]。欠陥の形そのもの。

pixel_nm : float

画素 1 個の一辺[nm]。傾きは arctan(|∇h| / pixel_nm) で測る。

psf_px : float

ビーム PSF のガウシアン σ[px]。段差の明るい縁はこの幅に広がる。

edge_gain : float

縁効果の強さの指数。sec(θ) ** edge_gain。既定 1.0 が sec θ の素のモデル。

base : float

平らな面(θ=0)の明るさ[0,1]。斜面は base·sec θ に乗る(飽和で 1 に頭打ち)。

dose : float

画素あたりの電子数。> 0 でポアソン雑音を載せる。0 は雑音なし(決定論)。

charging : float

帯電による緩い横方向の輝度勾配(0 で無効)。収差でなく系統的な明暗。

seed : int

ポアソン雑音の種(dose > 0 のときだけ効く)。

tilt_max_deg : float

sec θ が発散しないよう θ を頭打ちにする角度[度]。既定 80 度(sec ≈ 5.76)。

Returns

numpy.ndarray

(H, W) の float64、[0,1]。平らな面は base、斜面は base·sec θ。

Notes

正規化は画素ごとでなく固定の線形写像(·base と [0,1] クリップ)。1 枚ごとに min/max で正規化すると平面に対する比が壊れ、sec θ の真値を測れなくなる(poc_real_defect_floor が colorize_depth の per-image 正規化で踏んだ罠と同じ)。

Examples

>>> import numpy as np

>>> flat = np.zeros((16, 16))

>>> img = sem_render(flat)

>>> float(np.ptp(img)) # 平らな面は一様

0.0

>>> ramp = np.tile(np.linspace(0, 15, 16), (16, 1)) # 一様斜面

>>> r = sem_render(ramp, pixel_nm=1.0)

>>> theta = np.arctan(1.0) # 勾配 1 → 45 度

>>> abs(float(r[8, 8]) / 0.25 - 1.0 / np.cos(theta)) < 1e-6

True

उपयोग की विस्तृत guide

• generative_art family guide

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• poc_sem_wafer_defect_edge_bias — py -3.11 examples/poc_sem_wafer_defect_edge_bias.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`image2d` को input के रूप में लेते हैं)

sem_image · sem_charging_series · pl_image_simulate

इसी category के (`sem`)

sem_electron_mc · sem_se_universal_curve · sem_yield_curve · sem_line_profile · sem_cd_measure · sem_image · sem_se_escape_fraction · sem_charging_series

*Provenance: sem.py — GENERATIVE operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

sem_render — GENERATIVE sem op