pxrd op• 데이터 종류: image2d × signal × table → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.detector_calibrate(image, d_spacings, geometry_guess, n_azimuth=180, fit_tilt=True, min_rings=2)(구현을 직접 호출하려면 import pxrd; pxrd.detector_calibrate(image, d_spacings, geometry_guess, n_azimuth=180, fit_tilt=True, min_rings=2), 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("detector_calibrate"))
• GPU: 없음(CPU 참조 구현만)
알려진 표준(Si 등)의 링으로부터 검출기의 중심·거리·기울기를 캘리브레이션합니다.
d_spacings ''는 표준 면 간격 [Å]의 list (강한 순서가 아니어도 좋다),geometry_guess ''
"wavelength", 알고 있으면 "cx", "cy", "distance", "tilt", "tilt_dir"을 넣습니다. 절차:
1. 중심이 없으면 밝은 픽셀의 중심에서 시작하여 가장 강한 고리를 광선을 따라 집어서 원을 맞추어 중심을 3회 갱신한다.
2. 거리가 없으면 방사형 프로파일의 첫 번째 산을 d의 후보 (작은 2θ에서 4 개)에 대고 다른 고리의 예측과관측의 더미가 가장 많이 일치하는 쌍을 선택한다.
3. 현재의 기하학으로 각 고리의 위치를 "n_azimuth"책의 광선상에서 예측하고, 창안의 강도의 중심으로 점을 주워, scipy.optimize.least_squares에서 (cx, cy, distance, tilt의 2 성분)을 2θ의 잔차 [deg]로 맞춘다. 창문수축하면서 4 번. 기울기는 회전 벡터의 2성분 tilt·(cos φ, sin φ)로 풀린다(기울기 0에서 φ가 부정이 되는 특이점을 피한다).
반환 값 (dict) : 기하학 ( "cx", "cy", "distance", "pixel", "wavelength", "tilt", "tilt_dir"))
"rms_two_theta_deg", "n_points", "n_rings", "rings_deg", "ok"(rms가 픽셀 1/4의 모서리 "0.25 pixel / distance"
그리고 링 >= min_rings)를 더한 것.
Raises ValueError : 동상이 2-D가 아니고, d가 1개도 없고, pixel / wavelength가 없는, 고리가 min_rings'' 본 발견되지 않는다.
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• poc_pxrd_phase_peel — py -3.11 examples/poc_pxrd_phase_peel.py
table 를 입력으로 받는 것)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
pxrd)cif_read · cubic_prototype · powder_reflections · scherrer_size · debye_ring_image · detector_two_theta · azimuthal_integrate · diffraction_peaks
*Provenance: pxrd.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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