scene op• 数据种类:无 → table(仅由参数决定的算子 —— 不接受图像或数据输入)
• 调用:import optscene; optscene.observe_surface(material: 'str' = 'al', finish: 'str' = 'hairline', pitch_um: 'float' = 90.0, depth_um: 'float' = 1.0, roughness_um: 'float' = 0.08, focal_mm: 'float' = 25.0, working_distance_mm: 'float' = 200.0, f_number: 'float' = None, na: 'float' = None, pixel_um: 'float' = 3.45, resolution=(256, 256), wavelength_nm: 'float' = 550.0, illumination: 'str' = 'coaxial', tilt_deg: 'float' = 0.0, source_size_mm: 'float' = 40.0, supersample: 'int' = 2, exposure: 'str' = 'auto', defects: 'dict' = None, seed: 'int' = 0) -> 'dict'(或 opsoptics.get("observe_surface"))
组好观察光学系统,拍摄指定材质的加工面(一行即可使用的入口)。
> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。
ユーザー要望(2026-09-05)「基本的な観察用の光学系をレイアウトした場合を想定して、
それらのパラメータを与えて、アルミなどの素材を指定した上で、ヘアライン画像を
生成できるといいな。最初は同軸照明でも良い」。
光学系は NA でも F 値でも指定できる。作動距離・焦点距離・画素ピッチ・波長から
:func:optical_budget が倍率・エアリー半径・被写界深度・分解限界を出し、その
まま撮像に効く(回折ぼけは :func:diffraction_blur、ぼけの深さ方向は
:func:depth_of_field)。素材は `glassmirror.METALS`、仕上げは
`surface_finish` の種類。
`illumination` は coaxial / ring / dome / bar / backlight。同軸は面が鏡なら
器具が映って明るく(明視野)、低角のリングは映らないので暗い(暗視野)。
返り値 dict: `image(線形 RGB)/ camera / scene / light` /
`budget(上の光学バジェット)/ defect_mask(defects` を渡したとき)。
★ 既定の引数は 117 秒かかる。 「一行で使える入口」と書いてあるが、
既定 `resolution=(256, 256) / supersample=2` は 2 分の計算である
(2026-09-06 実測、この機械):
============== ============= =============
resolution supersample 1 supersample 2
============== ============= =============
32 x 32 0.25 s —
64 x 64 0.69 s —
128 x 128 2.40 s 19.10 s
256 x 256 19.12 s 116.93 s
============== ============= =============
画素あたりの費用が一定ではない(32→256 で画素は 64 倍なのに時間は 76 倍)。
内訳は `_light_background` が 16.2 秒中の 11.0 秒で、面光源 196 点 x 鏡面
候補 25 回のループ。発光点をまとめて処理する書き換えは試したが 1.3 倍
にしかならず(律速は Python のループではなくメモリ帯域)、まだ解いていない
—— `docs/KNOWN_ISSUES.md` に残してある。
試すときは小さく呼ぶこと: ``observe_surface(resolution=(64, 64),
supersample=1)`` なら 0.69 秒で、仕上げの見え方の違いは十分わかる。
連鎖ファザーもこの理由で 32 x 32 / supersample 1 に固定してある
(`typed_catalog.OP_PARAM_HINTS`)。
optics 的每个算子都先校验输入再计算(不让任何东西无声通过):
• 单位写进参数名 —— _mm / _um / _deg / _mrad。把 mm 和 µm 弄混不会崩溃,而是给出「看着合理却是错的答案」,所以用命名来防。这里绝不从数值大小去猜单位。
• **字符串一律 ValueError** —— float('50') 会成功,于是未解析的配置值会被当成长度混进来(实测:thin_lens('50', '200') 曾返回看着合理的 66.667 mm)。bool 也按 True == 1 的隐式提升拒绝。
• **complex / masked array 一律 ValueError(仅接受实数槽位;拒绝无声丢弃虚部或剥掉掩码)。所有输入中的 NaN/Inf 一律 ValueError**。
• 逐项点名拒绝除零及其近亲:焦距 0、曲率半径 0、折射率 <= 0、全不透明光阑(全为 0,归一化变成 0/0)、总和 <= 0 的 PSF、S0 = 0 的 Stokes 矢量、物体位于前焦点(像在无穷远)。
• 只有两个算子会返回非有限值,而且都写进了契约:depth_of_field 在超焦距以外返回 far_mm = inf(这正是超焦距的定义),gaussian_beam 在束腰处返回 wavefront_radius_mm = inf(平面波前的曲率半径)。两者都同时返回一个有限的搭档(far_is_infinite / curvature_per_mm)。**除此之外的无声 NaN/Inf 都在内部检出并 ValueError** ——「float64 溢出了」和「答案是无穷大」是两种不同的主张,不能拿后者的脸去交付前者。
• 尺寸上限:生成网格受 optics.MAX_GRID(4096)限制,传入的场/PSF/光阑受 optics.MAX_FIELD_ELEMENTS(2^24),ABCD 元件序列受 optics.MAX_SYSTEM_ELEMENTS(1024),Zernike 受 MAX_ZERNIKE_TERMS(512)/ MAX_ZERNIKE_ORDER(40)/ MAX_ZERNIKE_BASIS(2^25)。以 fail-closed 堵住「小参数引发巨大内部分配」的路径(实测:n_max=40 × 4096² 需要 108 GB)。
• 物理上不可能的状态同样拒绝:偏振度 > 1 的 Stokes 矢量、负透过率、负强度、n-|m| 为奇数等非法 Zernike 指标。
• 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
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
• 算法的正典(作者・年份)与用途见上面的族使用指南。
• vision_layout_from_catalog — py -3.11 examples/vision_layout_from_catalog.py
table 作为输入)abcd_matrix · wavefront_stats · paraxial_trace · seidel_coefficients · spot_stats · tolerance_analysis · wavefront_from_opd · spot_diagram
scene)scene_material · scene_plane · scene_sphere · scene_box · scene_cylinder · surface_defect · surface_finish · random_defects
*Provenance: optscene.py — OPTICS 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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