scene op• データ種: なし → table(引数だけで決まる op —— 画像やデータの入力を取らない)
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.sensor_spec(pixel_um: 'float' = None, resolution=None, quantum_efficiency: 'float' = None, full_well_e: 'float' = None, read_noise_e: 'float' = None, dark_e_per_s: 'float' = 5.0, bit_depth: 'int' = 8, gain_e_per_unit: 'float' = 50000.0, shutter: 'str' = None, model: 'str' = None, qe_curve=None, qe_reference_nm: 'float' = None, si_collection_um: 'float' = 3.0) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import optscene; optscene.sensor_spec(pixel_um: 'float' = None, resolution=None, quantum_efficiency: 'float' = None, full_well_e: 'float' = None, read_noise_e: 'float' = None, dark_e_per_s: 'float' = 5.0, bit_depth: 'int' = 8, gain_e_per_unit: 'float' = 50000.0, shutter: 'str' = None, model: 'str' = None, qe_curve=None, qe_reference_nm: 'float' = None, si_collection_um: 'float' = 3.0) -> 'dict'、台帳から引くなら opsoptics.get("sensor_spec"))
イメージセンサの諸元。電子の数まで決める側の値だけを持つ。
quantum_efficiency は光子 -> 電子の変換効率、dark_e_per_s は暗電流(暗視野は露光が長いのでここが効く)、shutter は global / rolling (コンベア上の部品では rolling の歪みが出る)。
光学的な明るさ(何個の光子が来るか)はレンズとレイアウトで決まり、ここでは それをどう記録するかだけを持つ ―― 混ぜると「センサーを変えたのに視野も変わった」ような追跡不能な変更になる。
model に実在の型番(sensor_catalog() のキー)を渡すと、解像度・画素ピッチ・シャッタに加えて QE・読み出し雑音・飽和容量もカメラメーカーが公表した EMVA1288 実測で埋まる(引数で明示した値はそちらを優先)。出所はカメラ実測なので、別のカメラなら少し変わる。台帳の QE は 545 nm の値(出典の表に「All measurements have been taken at 545 nm」とある)なので、qe_reference_nm は 545 になる。
★「明示した値」は引数を渡したかどうかで決める(既定は None)。2026-10-15 まで既定値と比べていたので、read_noise_e=2.5 や quantum_efficiency=0.6 を明示すると既定値と同じだという理由で黙って台帳の値(例: 14.0 e-)に置き換わっていた。明示した値は explicit_overrides に名前が残る。型番と矛盾する pixel_um / shutter は ValueError(センサの物理は型番で決まる)。resolution の明示は ROI として尊重する(台帳の画素数を超えれば ValueError)。
分光(layout_capture(mode="spectral"))で使う量子効率の曲線 QE(λ):
• qe_curve に pairs(λ [nm], QE)を渡せばそれをそのまま使う(データシートの曲線。外挿しない)。
• 省くと Si フォトダイオードの模型 spectralrad.silicon_photodiode_qe(Si の n,k は Green 2008)を、集める深さ si_collection_um(既定 3 µm)で作り、qe_reference_nm で quantum_efficiency に一致するよう倍率を合わせる。形の模型であってデータシートの曲線ではない。
optics の全 op は入力を検証してから計算する(黙って通さない):
• 単位は引数名に埋め込む — _mm / _um / _deg / _mrad。mm と µm の取り違えは crash ではなく「もっともらしく間違った答え」なので、名前で防ぐ。大きさから単位を推測する処理は一切しない。
• 文字列は ValueError — float('50') は成功してしまうため、未パースの設定値が長さとして通り抜ける(実測: thin_lens('50', '200') がもっともらしい 66.667 mm を返していた)。bool も True == 1 の暗黙昇格として拒否。
• complex / masked array は ValueError(実数枠のみ。虚部の無言切り捨て・マスク剥がしを拒否)。NaN/Inf は全入力で ValueError。
• 0 除算とその親戚を名指しで拒否: 焦点距離 0・曲率半径 0・屈折率 <= 0・不透明な開口(全 0 なので正規化が 0/0)・総和 <= 0 の PSF・S0 = 0 の Stokes ベクトル・物体が前側焦点にある(像が無限遠)。
• 非有限を返すのは 2 op だけ、しかも契約として明記: depth_of_field の過焦点距離以遠の far_mm = inf(それが過焦点距離の定義)と gaussian_beam のウエストでの wavefront_radius_mm = inf(平面波面の曲率半径)。どちらも有限の相棒(far_is_infinite / curvature_per_mm)を併せて返す。それ以外の無言 NaN/Inf は内部で検出して ValueError —「float64 が溢れた」と「答えが無限大」は別の主張なので、後者の顔で前者を返さない。
• サイズ上限: 生成格子は optics.MAX_GRID(4096)、供給された場/PSF/開口は optics.MAX_FIELD_ELEMENTS(2^24)、ABCD 素子列は optics.MAX_SYSTEM_ELEMENTS(1024)、Zernike は MAX_ZERNIKE_TERMS(512)/ MAX_ZERNIKE_ORDER(40)/ MAX_ZERNIKE_BASIS(2^25)。小さな引数から巨大な内部確保が起きる経路(実測: n_max=40 × 4096² で 108 GB)を fail-closed で塞ぐ。
• 物理的に不可能な状態も拒否: 偏光度 > 1 の Stokes ベクトル、負の透過率、負の強度、n-|m| が奇数などの不正な Zernike 添字。
• dataset_conventions — 学習データセット規約の知識 — COCO / YOLO / VOC と外観検査での落とし穴
• mv_cameras — 産業用カメラメーカー（センサとの紐付け・ラインスキャン / TDI）
• mv_illumination_practice — 照明の実務知識 — 波長・偏光・点灯方式・外光・安全
• mv_image_sensors — 産業用イメージセンサ（現行品中心）
• virtual_machine_vision — 仮想マシンビジョン — パラメータの洗い出しとオブジェクト模型
• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。
• poc_nir_silicon_transmission — py -3.11 examples/poc_nir_silicon_transmission.py
• poc_optics_drawings — py -3.11 examples/poc_optics_drawings.py
• vision_layout_from_catalog — py -3.11 examples/vision_layout_from_catalog.py
table を入力に取れる)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. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*
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