surface_residual — 3D `freeform` op

• 데이터 종류: image2d × image2d × image2d × bspline_surface → measurement

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.surface_residual(x, y, z, tck)(구현을 직접 호출하려면 import bspline_surf; bspline_surf.surface_residual(x, y, z, tck), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("surface_residual"))

• 원장 경유의 반환값: fullseye.ledger.surface_residual(...) 는 선언된 out 형 measurement 의 값만 반환합니다(실제 함수는 보조 정보도 반환). 버려진 쪽이 필요하면 fullseye.ledger.surface_residual.raw(...) 를 쓰거나 bspline_surf.surface_residual 를 직접 호출하세요.

• 실제 반환: {"rms","max","pv"} → pv float

사용법

산포 데이터와 곡면 tck 의 잔차 통계를 돌려줍니다(형상 오차=적합으로부터의 이탈).

각 샘플 위치에서 곡면 높이를 평가하고, 관측 z와의 차의 RMS / 최대 절댓값 / PV (peak-to-valley = 최대 - 최소)를 계측한다. 검사에서는 이것이 자유 곡면으로부터의어긋남 양(찍힘·파상도·결육)의 정량 지표가 된다.

Returns

dict

{"rms": float, "max": float, "pv": float}. max는 최대 절대 잔차,

pv는 부호 있는 잔차의 최대 - 최소(한쪽만의 볼록/오목도 포착한다).

보충:

• 잔차의 부호는 resid = z - zhat(관측 − 곡면). 양 = 곡면보다 높음(솟아오름), 음 = 낮음(결육). max는 절댓값이므로 방향을 알 수 없으며, 방향이 필요하면 eval_bspline_surface로 zhat을 얻어 직접 차를 구한다.

• x, y, z는 임의의 shape을 받고, 내부에서 eval_bspline_surface(tck, x, y, grid=False)를 거친다(tck 종류 검사도 거기서 이루어지며, 곡선 tck나 다항식 dict는 ValueError). z와 x의 요소 수가 다르면 numpy의 형상 오류가 된다(전용 검사는 없고, z가 1요소면 조용히 broadcast된다).

• 단위는 z와 같다. rms는 전체 점의 제곱평균제곱근이므로 국소적인 찍힘은 평균으로 희석된다. 국소 결함은 max나 pv로 본다.

• 전형: fit_bspline_surface → 이 op. 피팅에 쓴 점에서 평가하면 smooth가 작을수록 잔차는 0에 가까워진다(과적합의 지표도 된다).

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• bspline_freeform — py -3.11 examples_3d/bspline_freeform.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`measurement` 를 입력으로 받는 것)

vol_gaussian_psf · fuse_to_voxel · fresnel_reflectance · snell_angle

같은 카테고리(`freeform`)

fit_bspline_surface · eval_bspline_surface · fit_bspline_curve · eval_bspline_curve

*Provenance: bspline_surf.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

surface_residual — 3D freeform op

사용법