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）改善を実施．評価板実レンダ投影 → path ベイク（baker.py mode="path"、多重反射込み per-face、scalar_rgb） 追加 → 全メッシュ統一着色（共有 lit-clim・log・単一カラーバー）を既定化、--render は任意のテクスチャ投影オプション（評価板 E=π·L/ρ で同一スケール）、--bake-cache で 1 回計算→以後即時、--opacity/--hide-below/--bake-smooth/--bake-scale を追加．実装完了．既知の制約（受容済み）: per-face ベイクはメッシュ境界の継ぎ目・粗メッシュのブロック感・低 samples の MC ノイズ・scalar_rgb の遅さ（高 samples 非現実的）あり．精細な評価は 2D sm-evaluate で行う（不変）．次のアクション（可視化・コミット後の別タスク）: シーム/粒状感の解消には全メッシュ UV 統合＋シームレスライトマップベイク（別プロジェクト規模）．必要時に別途 /implement．path ベイク高速化（wavefront/GPU）も別タスク．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 — face 中心の照度ベイク．mode="direct"（shadow ray + cosine + 距離減衰、直接光のみ、後方互換）/ mode="path"（scalar_rgb・完全シーン・コサイン重点 hemisphere MC、多重反射込み per-face、exclude_mesh_ids 対応）
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 / project_luminance_to_vertices 頂点 bilinear 投影 / compute_orthographic_uv テクスチャ UV / compute_face_camera_mask 幾何 Z ベース巻き順非依存の評価面選択）．sensors.py look_at@scale 規約と整合（SPEC_03「画像↔物理の向き」検証済）
src/sm_tias_lightsim/visualize/viewer.py — PyVista 3D ビューア．既定＝全メッシュ統一ベイク着色（lit のみ共有 clim・log/linear・単一カラーバー・bake_opacity 半透明・hide_below 非表示・bake_smooth 平滑化・depth peeling・viridis）；luminance_map 指定時＝評価板 512² テクスチャ投影（E=π·L/ρ で壁と同一 W/m² スケール、内側カメラ向き face のみ、外側ニュートラル、マスク無効時 per-vertex フォールバック）
src/sm_tias_lightsim/cli/visualize.py — sm-visualize CLI（YAML → 3D 表示 / screenshot）．--bake-mode {direct,path} / --bake-samples / --bake-cache <npz>（1回計算→以後即時）/ --opacity / --hide-below / --bake-smooth / --bake-scale {linear,log} / --clip-percentile / --render <luminance.npy>（任意・テクスチャ投影）．--render 無し＝全面統一ベイク（既定） ※ ステップ完了時にここを更新すること．