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"))
알려진 표준(Si 등)의 링으로부터 검출기의 중심·거리·기울기를 캘리브레이션합니다.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
d_spacings は標準の面間隔 [Å] の list(強い順でなくてよい)、geometry_guess には少なくとも pixel と
wavelength、分かっていれば cx・cy・distance・tilt・tilt_dir を入れる。手順:
1. 中心が無ければ明るい画素の重心から始め、最も強い環を光線に沿って拾い、円の当てはめで中心を 3 回更新する。
2. 距離が無ければ、半径方向のプロファイルの最初の山を d の候補(小さい 2θ から 4 本)に当て、他の環の予測と観測の山が最も多く一致する組を選ぶ。
3. 現在の幾何で各環の位置を n_azimuth 本の光線上で予測し、窓の中の強度の重心で点を拾い、scipy.optimize.least_squares で (cx, cy, distance, tilt の 2 成分) を 2θ の残差 [deg] で当てる。窓を縮めながら 3 回。傾きは回転ベクトルの 2 成分 tilt·(cos φ, sin φ) で解く(傾き 0 で φ が不定になる特異点を避ける)。
返り値(dict): 幾何(cx・cy・distance・pixel・wavelength・tilt・tilt_dir)に
rms_two_theta_deg・n_points・n_rings・rings_deg・ok(rms が画素 1/4 の角 0.25·pixel/distance 未満
かつ環 >= min_rings)を足したもの。
Raises ValueError: 像が 2-D でない、d が 1 本も無い、pixel / wavelength が無い、環が min_rings 本見つからない。
• 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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