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SmTIAS-LightSim / configs / scene_sphere_r100.yaml
# TEST_11 球体筐体実験: 幾何レバーの理想極限(完全閉球 + 完全間接照明)
#
# 現行筐体(前側/後側/カバー/ホルダ/スマホ)をすべて外し,
# 評価板だけを現行と同位置に残して内半径 100mm の閉じた球殻で囲む.
# 光源は 1 灯のみ.軸上 z=-90(-Z 極壁から 50mm 手前)から壁向き (0,0,-1) に発光し,
# 評価板への直接光は幾何的にゼロ(間接照明思想の理想化.板は発光面の裏側).
# ※ 壁 5mm 手前だと直接照射キャップが半径 31mm と小さく 1/r^2 特異も生じて
#   path tracer の分散が実用不能なレベルになるため(spp=64 で相対ノイズ 89%),
#   壁から 50mm に離して NEE 可視領域を球面積の 25% に拡大した.
#   ptracer は orthographic センサ非対応(sample_direction 未実装)で使えない.
#
# 生成メッシュ: scripts/generate_sphere_housing.py
#   uv run python scripts/generate_sphere_housing.py --radius 100 --thickness 3 --center 0 0 -40
# 内包チェック: 評価板の最遠角 (49.5, 51, 12.5) は中心 (0,0,-40) から 88.4mm < 100mm
#
# 材料・センサ・レンダ設定は TEST_10 確定条件(blend w0.05_a0.1・spp=1024・d=16)を踏襲.
# radiance は現行 per-LED 校正値をそのまま使用(形状指標はスケール不変).
name: sphere_r100_single
description: >
  球体筐体実験(TEST_11).内半径 100mm の完全閉球殻 + 評価板(現行同位置)のみ.
  単灯を -Z 極付近に壁向きで置き,漏れゼロ・完全間接の理想積分球条件で
  照明均一性の幾何的上限を測る.
geometry:
  meshes:
  - id: sphere_housing
    path: meshes/球殻_r100.stl
    unit: mm
    material: printer_white
  - id: evaluation_board
    path: meshes/照明ムラ補正ボード.stl
    unit: mm
    material: printer_white
materials:
  printer_white:
    type: blendbsdf
    weight: 0.05  # specular 比(TEST_10 確定: 形を壊さない最弱の光沢)
    components:
      - type: diffuse
        reflectance:
        - 0.85
        - 0.85
        - 0.85
      - type: roughconductor
        alpha: 0.1
        distribution: ggx
lights:
- id: led_pole_single
  type: area
  shape: rectangle
  center:
  - 0.0
  - 0.0
  - -90.0
  size:
  - 2.8
  - 3.5
  direction:
  - 0.0
  - 0.0
  - -1.0
  radiance:
  - 2807.2469840551203
  - 2807.2469840551203
  - 2807.2469840551203
sensor:
  type: orthographic
  position:
  - 0.0
  - 0.0
  - -50.0
  target:
  - 0.0
  - 0.0
  - 0.0
  up:
  - 0.0
  - 1.0
  - 0.0
  ortho_scale:
  - 50.0
  - 52.0
  film:
    width: 512
    height: 512
    rfilter: gaussian
render:
  variant: llvm_ad_rgb
  integrator: path
  max_depth: 16
  # TEST_10 基準は spp=1024 だが,本シーンは単灯・完全間接で per-pixel 分散が大きく
  # spp=64 実測 σ=9.3% → 1024 でも 2.3% 残る.CoV 汚染を 1% 未満に抑えるため 8192 とする
  # (unbiased なので比較の公平性は損なわれない.spp=64 で 17 秒 → 8192 で約 36 分)
  spp: 8192