simulate op• Data kinds: table → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.virtual_acceptance_test(sensor, layout=None, mpe=None, exclude_fraction=0.003, seed=0) (implementation को सीधे call करना हो तो import acceptance3d; acceptance3d.virtual_acceptance_test(sensor, layout=None, mpe=None, exclude_fraction=0.003, seed=0), registry से लेना हो तो opsacceptance.get("virtual_acceptance_test"))
• GPU: नहीं (केवल CPU reference implementation)
simulated sensor से artefact की सभी positions scan करके PF, PS, SD, F और verdict लौटाता है (table)।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
Run the whole virtual acceptance test: scan the probing sphere, the ball bar in its 7 positions and the flat in its 7 positions with the simulated sensor (see acceptance_scan), evaluate them with the same ops a real point cloud would go through, and (if mpe is given) the verdict.
返す dict: pf・ps(探針の球の位置ごと)、sd(ダンベル 7 姿勢)、f(平面 7 姿勢)、probe・bars・planes(各評価 op の返り)、verdict(mpe があれば acceptance_verdict)、layout、sensor(既定値で埋めた写し)。ダンベルの 2 球は場面の番号で分ける(実機では作業者が範囲を切る作業にあたる)。
Raises ValueError: センサや配置が不正、どれかの試験体が 10 点未満しか写らない。
• optical_3d_acceptance family guide
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• poc_virtual_acceptance_3d — py -3.11 examples/poc_virtual_acceptance_3d.py
table को input के रूप में लेते हैं)acceptance_verdict · acceptance_scan · acceptance_error_budget
simulate)*Provenance: acceptance3d.py — ACCEPTANCE operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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