fullseye

optical_budget — OPTICS `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.optical_budget(focal_mm: 'float' = 25.0, working_distance_mm: 'float' = 200.0, f_number: 'float' = None, na: 'float' = None, pixel_um: 'float' = 3.45, wavelength_nm: 'float' = 550.0, coc_um: 'float' = None) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import optscene; optscene.optical_budget(focal_mm: 'float' = 25.0, working_distance_mm: 'float' = 200.0, f_number: 'float' = None, na: 'float' = None, pixel_um: 'float' = 3.45, wavelength_nm: 'float' = 550.0, coc_um: 'float' = None) -> 'dict'、台帳から引くなら opsoptics.get("optical_budget"))

使い方

観察光学系の分解能バジェットを閉じた式で出す(撮る前に成立するかを見る)。

NA と F 値はどちらで与えてもよい(N = 1/(2·NA))。倍率は薄肉近似 m = f / (WD − f)、実効(作動)F 値は N_w = (1 + |m|)·N。返す量:

magnification 倍率 m / f_number_working N_w / airy_um = airy_radius_um エアリー半径 1.22·λ·N_w(像面、Rayleigh の 2 点分離)/ airy_diameter_um エアリー径 2.44·λ·N_w / airy_object_um 半径を物体側に換算 / pixel_object_um 画素の物体側の実寸 / limit_um 実際の分解限界 (回折 = エアリー径の物体側と、標本化 = 2 画素の物体側の大きい方)/ limited_by どちらが律速か / dof_um = dof_combined_um 被写界深度(物体側、幾何と回折の和)/ dof_geometric_um 錯乱円の幾何の深度 (薄肉レンズの近点・遠点)/ dof_diffraction_um Rayleigh の λ/4 の焦点深度 ±2·λ·N_w²(全幅 4·λ·N_w²)を m² で物体側へ / coc_um 許容錯乱円(既定は画素ピッチ)。

式は visiondesign と 1 本(visiondesign._diffraction_limits / _depth_of_field)で、同じ構成なら visiondesign.system_feasibility の depth_of_field_geometric_mm / _diffraction_mm / _combined_mm と名前ごとに一致する。2026-10-15 までは 2 つの入口が別の式で、f 25・WD 200・F4・3.45 µm で被写界深度が 1.55 mm(幾何だけ)と 2.67 mm(幾何 + 回折の半分)、律速の判定がエアリー径と半径で 2 倍食い違っていた。

「見えるか」ではなく「必要なコントラストで写るか」を決める前段の数字で、ここが足りていない構成でいくら画像を作っても、実機では検査が成立しない。

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(`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

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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