cutting op• Data kinds: rgb × scalar × scalar × signal → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.cut_surface_roughness(image, px_per_mm: 'float', board_row: 'float', z_band, n_sampling: 'int' = 5) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import cutting; cutting.cut_surface_roughness(image, px_per_mm: 'float', board_row: 'float', z_band, n_sampling: 'int' = 5) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("cut_surface_roughness"))
काटने के बाद सिरे की सतह की silhouette (हर row पर subpixel) को profile मानकर least-squares line खींचता है और ISO 4287 parameters (µm) निकालता है।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
パラメータは roughness.profile_params(Ra / Rq / Rz / Rt …)をそのまま呼ぶ。断面は行の高さ 1 px で平均されるので、正弦の凹凸は箱型の閉形式 sinc(πΔ/λ)(Δ = 1 px)倍に弱まる。平らな面でも測りの床(雑音と肌理による Rq)が残るので、比べるときは床を二乗で引く。Rz は雑音の山に引っ張られる(床の扱いは Rq でだけ意味がある)。
返り値: profile_um(行ごとの偏差)、z_mm、params、dz_um(標本間隔)、n_rows。
• 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_food_cutting_measure — py -3.11 examples/poc_food_cutting_measure.py
table को input के रूप में लेते हैं)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
cutting)cutting_scene · cutting_face_render · cutting_edge_render · cutting_episode_synth · cutting_wrist_mjcf · knife_edge_track · cut_depth_from_side · slice_thickness_profile
*Provenance: cutting.py — DRIVE 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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