particle_image_d50 — DRIVE grind op

• データ種: image2d × scalar → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.particle_image_d50(image, pitch: 'float', basis: 'str' = 'volume', threshold: 'float' = 0.02, border: 'str' = 'exclude') -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import grind; grind.particle_image_d50(image, pitch: 'float', basis: 'str' = 'volume', threshold: 'float' = 0.02, border: 'str' = 'exclude') -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("particle_image_d50"))

使い方

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)。

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• poc_powder_grinding_ae — py -3.11 examples/poc_powder_grinding_ae.py

型が繋がる次の op(table を入力に取れる)

course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same

同カテゴリ(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. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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