SmTIAS-LightSim

MiniTIAS（スマートフォン舌画像撮影装置）の照明均一性を実機制作前に検討するための光散乱シミュレーションツール． LED 配置・ディフューザー形状を仮想的に変えながら，MiniTIAS-Evaluation と同じ指標（CoV／3 ゾーン分析等）で均一性を定量評価できるようにする．

開発進捗

現在の進捗: フェーズ 7（実装）— Step 1〜7 完了，Step 8（基準設計キャリブレーション）進行中． Step 8 進捗: spp 校正（128→1024、ノイズ/物理差を切り分け）→ 反射率スイープ（0.75〜0.92、弱い二次レバーと判明）→ 手法訂正: シミュ linear と実測 sRGB を直接突合していた交絡を発見．標準 sRGB OETF 順方向適用＋実測 mean アンカーで見かけ差の 約 2/3 が符号化ドメイン不一致だったと判明．寄与順は OETF（最大）＞ ISP レンズシェーディング（残差主因候補）＞反射率（小）．残差 1.6〜1.9 倍は調整せず正直に保持．副次: max_depth=8 は勾配を過大評価（キャリブは depth≥12）．→ OETF 順方向適用を sm-evaluate へ正規実装完了（evaluation/oetf.py + EvaluationConfig.oetf、baseline 有効化・real 非適用、後方互換、参照実装と数値一致テスト済み）．SPEC_03「キャリブレーション経過」参照．補足: 内部キャリブ調整は一旦中断し、シミュ結果の見せ方（3D ビュー）改善に着手．評価板への実レンダ（多重反射 2D 輝度マップ）投影 + 配色/正規化/演出改善を実装完了．次のアクション（可視化）: 壁面を path ベイク（多重反射込み per-face、baker.py mode="path"） で着色（評価板の真レンダ投影は維持）．次のアクション（キャリブ再開時）: 残差に LSC（ISP レンズシェーディング）順方向モデルを当てる（物理動機づけ低自由度形、overfitting 回避・取得パラメータ数明記）．

実装済みモジュール:

src/sm_tias_lightsim/uniformity.py — Rec.709 輝度変換 + CoV/std/max-min（MiniTias-Evaluation コピー）
src/sm_tias_lightsim/evaluation/zones.py — 正規化楕円距離マップ + 3 ゾーン分類 + ゾーン別統計
src/sm_tias_lightsim/evaluation/radial.py — 20 ビン放射状輝度プロファイル
src/sm_tias_lightsim/evaluation/roi.py — image_pixel 型矩形 ROI 抽出（2D/3D 配列対応）
src/sm_tias_lightsim/evaluation/oetf.py — 標準 sRGB OETF（IEC 61966-2-1）+ 露出ソルバ（OETF 後 ROI mean を実測値に対数二分でアンカー）+ 順方向適用．シミュ linear を実測 sRGB ドメインへ変換
src/sm_tias_lightsim/evaluation/visualize.py — matplotlib 可視化（輝度マップ / ヒストグラム / 放射プロファイル / ゾーンマップ）．MiniTias-Evaluation 互換スタイル（hot cmap，zone_map は luminance 背景 + 境界線）
src/sm_tias_lightsim/scene/schema.py — Pydantic ベース YAML スキーマ + ローダ．SensorConfig は perspective / orthographic 両対応
src/sm_tias_lightsim/geometry/loader.py — STL 読込（trimesh）+ LoadedMesh データクラス
src/sm_tias_lightsim/geometry/transforms.py — mm⇄m 単位スケール変換
src/sm_tias_lightsim/scene/{lights,materials,sensors}.py — Mitsuba emitter / BSDF / sensor dict 変換（sensors は orthographic 対応）
scripts/select_white_board.py — 実測 PNG で白色板境界を OpenCV GUI で選択（Step 8 キャリブ用）
scripts/visualize_roi_3d.py — 評価板 STL に ROI を 3D 投影（PyVista，Step 8 キャリブ用）
src/sm_tias_lightsim/scene/builder.py — SceneConfig → Mitsuba scene dict（PLY 一時ファイル経由）
src/sm_tias_lightsim/render/runner.py — variant 管理 + mi.render 実行
src/sm_tias_lightsim/render/output.py — PNG / luminance.npy 出力
src/sm_tias_lightsim/cli/render.py — sm-render CLI（YAML → PNG / luminance.npy）
src/sm_tias_lightsim/cli/evaluate.py — sm-evaluate CLI（PNG / luminance.npy → metrics.csv + figures/）．oetf.enabled 時は ROI 抽出後・指標算出前に sRGB OETF を順方向適用（後方互換、シミュ用設定のみ）
src/sm_tias_lightsim/visualize/baker.py — 各 face 中心の直接照度ベイク（shadow ray + cosine + 距離減衰）．※直接光のみ（多重反射は path モード未実装）
src/sm_tias_lightsim/visualize/projection.py — orthographic センサ投影の純関数（評価板メッシュ特定 + sm-render 2D 輝度マップを頂点へ bilinear 投影）．sensors.py の look_at@scale 規約と整合
src/sm_tias_lightsim/visualize/viewer.py — PyVista 3D ビューア（メッシュ着色 + LED + センサ + 座標軸）．luminance_map 指定で評価板に実レンダ投影着色・他メッシュ半透明化、scalar bar 一本化、percentile クリップ（既定 p1–p99）、viridis 統一
src/sm_tias_lightsim/cli/visualize.py — sm-visualize CLI（YAML → 3D 表示 / screenshot）．--render <luminance.npy>（実レンダ投影、レンダ自走なし）/ --clip-percentile LOW HIGH 追加 ※ ステップ完了時にここを更新すること．