fullseye

sensor_catalog — 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.sensor_catalog(status: 'str' = None, maker: 'str' = None) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import optscene; optscene.sensor_catalog(status: 'str' = None, maker: 'str' = None) -> 'dict'、台帳から引くなら opsoptics.get("sensor_catalog"))

使い方

実在センサの諸元表(Basler の EMVA1288 実測つき)。

status に current / mature / legacy を渡すと絞れる。ディスコンで古すぎるものは載せていない。新規設計は status="current"(Pregius S、2.74 µm 裏面照射)から選ぶ。

ここに載っているのは「カメラ側の値」である。出典が Basler のカメラ実測表なので:

解像度はそのカメラが出す画素数で、センサの全有効画素とは限らない (メーカーは端を切って少し低くすることがある)。
フレームレートは接続インターフェース(USB3 / GigE / 5GigE / CXP-12)で変わるので、センサの属性として持たない ―― だからこの表には入れていない。
QE / ダークノイズ / 飽和容量 / ダイナミックレンジ / 最大 SNR は カメラの EMVA1288 実測(ace / ace 2 / boost)。センサ単体の理論値ではなく実装込みなので、別のカメラなら少し変わる。
画素ピッチ・シャッタ方式・世代はセンサ由来なので、カメラが変わっても動かない。

自社でセンサを作っているカメラメーカーはここに載せられない(Canon / Photron / Vision Research(Phantom) / Teledyne DALSA / Hamamatsu の一部)。型番から引けず、カメラのデータシートが唯一の出所だからである。画素ピッチが桁違いのものがあり (Phantom の高感度機は 28 µm、Pregius S は 2.74 µm)、回折律速に入る F 値も飽和容量も一桁変わるので、実機の値を直接 sensor_spec に渡すこと。

世代で何が変わるかは飽和容量に出る: Pregius 1st は 31.8 ke- で、2nd(10.4 ke-)の 3 倍。画素を 5.86 µm から 3.45 µm へ小さくした代償である。Pregius S(2.74 µm)は 9.7 ke- で 2nd と同等を保っている(裏面照射)。

Sony 以外(maker で引ける)も同じ表から取ってあるので、同じ測定法で横並び比較できる:

onsemi XGS(3.2 µm)は APS-C / 35 mm の大判が本領。Sony にこの判は無い。
onsemi PYTHON(4.8 µm)は小型・高速だが、ダークノイズが 11-12 e- と Pregius の 5 倍。暗い場面では効いてくる。
Gpixel GMAX(2.5 µm)はダークノイズ 1 e- 級が売り(GMAX2505/2509)。飽和容量は 4-5 ke- と小さいので、ダイナミックレンジは 70 dB でほぼ同等。 GMAX3265 は 65 MP(9344x7000)で、超高解像度なら選択肢がここしかない。
ams CMV(5.5 µm)は飽和容量が大きい代わりにダークノイズも 14 e-。

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 · paraxial_trace · seidel_coefficients · spot_stats · tolerance_analysis · wavefront_from_opd · spot_diagram

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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