fullseye

light_wavelengths — OPTICS `scene` op

データ種: table → pairs
呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.light_wavelengths(light: 'dict', samples: 'int' = 5) (実装を直接呼ぶなら import optscene; optscene.light_wavelengths(light: 'dict', samples: 'int' = 5)、台帳から引くなら opsoptics.get("light_wavelengths"))
台帳経由の戻り値: fullseye.ledger.light_wavelengths(...) は宣言 out 型 pairs の値だけを返す(本体は補助情報も返す)。捨てられた側が要るときは fullseye.ledger.light_wavelengths.raw(...)、または optscene.light_wavelengths を直接呼ぶ。

使い方

光源のスペクトルを、撮像に使う数本の波長と重みに落とす。

レーザー = 1 本、LED = 狭帯域を数本、ハロゲン = 広帯域を数本。同じ面でも波長で鏡面/散乱の配分が変わるので、広帯域は重ね合わせて撮るのが正しい。

スペクトルの形(2026-10-15 から実形状): LED は Ohno 2005 のモデル(spectralrad.led_spectrum、半値全幅 = bandwidth_nm、峰 ± 1.5 半値全幅で切る)、ハロゲンは Planck の黒体 (spectralrad.blackbody_spectrum、color_temperature_k 既定 3000 K、峰は Wien の変位則で約 966 nm)を band_nm(既定 380〜1100 nm、Si が感じる範囲)で切ったもの、レーザーは 1 本。light_spec の band_nm で帯域を変えられる。2026-10-15 まではハロゲンを 600 ± 150 nm のガウスで代用していた (3000 K の黒体の峰は 966 nm なので、近赤外の光の大半を落としていた)。

手順: 帯域を k = max(samples, 1) 個の等幅の区間に分け、各区間のエネルギー ∫ S(λ) dλ を重み、区間内のエネルギー重心を波長にする。重みは和が 1。k == 1 なら帯域全体の重心 1 本(LED は峰、ハロゲンは重心)。レーザー・帯域 0 は λ 1 本・重み 1。重みはエネルギーの割合で、光子数への換算(λ/hc)と QE は layout_capture(mode="spectral") が掛ける。

light: light_spec の結果(dict)。キーが無ければ既定値で進む(dict でなければ ValueError。sort table の行リストが流れ込むのを止める)。
samples: 本数。既定 5。1 未満は 1 に丸める。
返り値: (wavelengths (k,), weights (k,)) の 2 本の float64 配列(台帳の型 pairs へは opsoptics.call の adapter が (k, 2) に揃える)。

layout_capture が spectral_samples 本でこれを呼び、波長ごとの結果をこの重みで足し合わせる。

空の入力(light が空の dict)は ValueError。

ファミリ共通の入力契約(fail-closed)

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-

が奇数などの不正な Zernike 添字。

詳しい使い方ガイド

optics_imaging ファミリガイド

背景知識ガイド(この op の手前にある物理・規約)

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

参考(サンプルデータ・文献)

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。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

vision_layout_from_catalog — py -3.11 examples/vision_layout_from_catalog.py

型が繋がる次の op(`pairs` を入力に取れる)

mtf50 · energy_to_photons · spectral_product · spectral_integral · spectral_integral_table · spectral_stats · kubelka_munk_reflectance · hyperspectral_capture

同カテゴリ(`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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