grind op• Datenarten: image2d × scalar → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.particle_image_d50(image, pitch: 'float', basis: 'str' = 'volume', threshold: 'float' = 0.02, border: 'str' = 'exclude') -> 'dict' (die Implementierung direkt: import grind; grind.particle_image_d50(image, pitch: 'float', basis: 'str' = 'volume', threshold: 'float' = 0.02, border: 'str' = 'exclude') -> 'dict'; aus dem Register: opsdrive.get("particle_image_d50"))
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被覆率の画像の粒子から D10 / D50 / D90 [µm]。面積は ラベルの中の被覆率の和(縁の部分画素を数える、閾値で太らない)。
`basis: "volume"(球と見て d³ の重み —— レーザー回折と同じ体積基準)、"number"`(個数基準)。同じ画像でも
この 2 つは別の分布で、体積基準が大きく出る。`border: "exclude"(縁に触れる粒子を捨てる)/ "include"`。
返り: `d10・d50・d90・diameters(等価円直径 µm)・n・n_border・basis。粒子が 3 未満 → ValueError`。
融合した粒子は 1 個に数える(分けない —— 塗れた面積の分離は別の op の仕事)。
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
• poc_powder_grinding_ae — py -3.11 examples/poc_powder_grinding_ae.py
table als Eingabe)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
grind)particle_size_read · particle_size_dx · particle_size_oversize · particle_size_synth · comminution_energy · comminution_law_fit · breakage_first_order_fit · replicate_compare
*Provenance: grind.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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