print_layer_defect_map — PRINTPATH `inspect` op

• データ種: image2d × image2d → image2d

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.print_layer_defect_map(observed: 'Any', expected: 'Any', tolerance_px: 'int' = 2, threshold: 'float' = 0.5) -> 'np.ndarray' (実装を直接呼ぶなら import printpath; printpath.print_layer_defect_map(observed: 'Any', expected: 'Any', tolerance_px: 'int' = 2, threshold: 'float' = 0.5) -> 'np.ndarray'、台帳から引くなら opsprintpath.get("print_layer_defect_map"))

使い方

観測した層画像と期待の層画像(`gcode_layer_image)を比べた**符号つきの欠陥図** image2d`:

+1 = あるはずの所に無い(欠け・詰まり)、−1 = 無いはずの所にある(糸引き・はみ出し・spaghetti)、0 = 一致。

両方を `threshold で二値化し、tolerance_px` だけ膨らませた相手に含まれない画素だけを欠陥にする(位置ずれと

線幅の揺れを許す)。位置合わせはしない —— カメラ像は先に `gcode_layer_image` と同じ画素格子へ写しておく。

詳しい使い方ガイド

• printpath ファミリガイド

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_print_layer_inspection — py -3.11 examples/poc_print_layer_inspection.py

型が繋がる次の op(`image2d` を入力に取れる)

stipple_points_from_image · stipple_energy · stroke_tone_error · halftone_screen · engrave_lines · hatch_field · mosaic_tiles_sites · mosaic_tiles_render

同カテゴリ(`inspect`)

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*Provenance: printpath.py — PRINTPATH 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)。*

print_layer_defect_map — PRINTPATH inspect op

使い方