prepare op• Data kinds: signal → signal
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.robust_gaussian_profile(z, dx, lambda_c, c=4.4, order=1, robust=True, truncate=1.0, max_iter=None, tol=1e-06) (to call the implementation directly, import roughness; roughness.robust_gaussian_profile(z, dx, lambda_c, c=4.4, order=1, robust=True, truncate=1.0, max_iter=None, tol=1e-06); from the registry, opsroughness.get("robust_gaussian_profile"))
• Return value through the ledger: fullseye.ledger.robust_gaussian_profile(...) returns only the declared out type signal (the underlying function also returns auxiliary values). When you need what was dropped, use fullseye.ledger.robust_gaussian_profile.raw(...) or call roughness.robust_gaussian_profile directly.
• Underlying return: (roughness, mean_line, info)
Robust Gaussian regression filter (profile): a mean line and roughness that outliers and scratches cannot drag.
> The detailed description below is the original text — the summary and the headings are translated.
ガウス重みの局所回帰(次数 order)に Tukey の biweight を掛けて反復する。普通のガウスフィルタは深い溝や突起にそのまま引きずられ、平均線が傷の側へ凹む。この op は傷の部分の重みを下げる(|r| ≥ c·median|r| で 0)ので、平均線は傷を無視する。
戻り値は (roughness, mean_line, info)。roughness = z - mean_line。端は 削らず 全長を返す(窓に入るデータだけで回帰するので、ガウス平均と違って端でも偏らない。端の信頼度が気になるなら両端 λc/2 を捨てる)。info は反復回数・収束・重みの要約。
引数
z 断面 z[i](1 次元、有限値のみ)。
dx 標本間隔。
lambda_c カットオフ波長(透過率 50 %)。2*dx 以上、評価長さ以下。
c biweight の定数(既定 4.4)。しきい値は c × median|残差|。
order 0 = 重み付き平均、1 = 局所直線(既定)。内部の核はどちらも同じで、
カットオフでの透過率は 0.5(閉形式 exp(-π (α λc f)²)、f = 1/λc)。
robust False なら重み 1 のまま(普通の線形ガウス回帰。比較・基準用)。
truncate 窓の半径 truncate·λc(0.5 以上)。既定 1.0。0.75(GAUSS_TRUNCATE)に
すると、既存の surface_filter と内部で一致する(0.5 は規格の文面の打ち切り)。
max_iter 反復の上限(None = 200)。収束しなければ 拒否する。
tol 収束判定: 平均線の変化の最大が tol × median|残差| 以下。
fail-closed
• 配列が 1 次元でない / 8 点未満 / NaN・Inf を含む。
• dx / lambda_c / c / tol が有限の正でない、lambda_c が範囲外、order が 0/1 以外、truncate < 0.5。
• 窓の中に重みを持つデータが無い(傷が窓より広い)/ 正規方程式が退化する。
• biweight の反復が max_iter 回で収束しない(外れ値が半数に近い等)。
出典(式は論文のものを再実装。規格の本文は写していない): ISO 16610-21 / -31 のガウス回帰の考え方、Seewig, "Gaussian Regression Filters"(*Computational Surface and Roundness Metrology*, Springer 2009)、沼田・藤原・舟橋・輿水、精密工学会誌 76 (2010)(高速 M 推定)。
• surface_roughness family guide
• Sample-data catalog (download URLs / licences) — 2-D uses skimage.data (BSD/public domain) plus synthetic images; 3-D lists download URLs for real data sources (Stanford, PDS, …).
• Operator provenance and references — the sources of the research/methods this op family came from.
• The canonical algorithm (author, year) and its uses are named in the family usage guide above.
• example_robust_profile_filter — py -3.11 examples/example_robust_profile_filter.py
• poc_robust_profile_filter — py -3.11 examples/poc_robust_profile_filter.py
signal as input)robust_spline_profile · profile_params
prepare)surface_form_remove · surface_filter · robust_spline_profile · robust_gaussian_surface
*Provenance: roughness.py — ROUGHNESS operator registry. This per-op note is generated by tools/opdocs.py md (do not hand-edit).*
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