particle_size_read — DRIVE `grind` op

• Datenarten: any → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.particle_size_read(path) -> 'dict' (die Implementierung direkt: import grind; grind.particle_size_read(path) -> 'dict'; aus dem Register: opsdrive.get("particle_size_read"))

Verwendung

Liest eine CSV-Datei der Partikelgrößenverteilung aus Laserbeugung (Kopfzeilen key,value + eine mit SizeClasses beginnende Tabelle).

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

返り: edges [µm] (表の 1 列目 = 区間の端)、volume(2 列目 = 端 i と i+1 の間の体積 %)、header (文字列の dict)、dx50_reported(ヘッダの Dx (50)、無ければ None)、total_percent(体積の総和)、n_rows。読み込んだパスは返り値に残さない。表が無い・数値でない・最後の行が 0 でない → ValueError。

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_dose_uniformity_from_grinding — py -3.11 examples/poc_dose_uniformity_from_grinding.py

• poc_powder_grinding_ae — py -3.11 examples/poc_powder_grinding_ae.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `table` als Eingabe)

course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same

Gleiche Kategorie (`grind`)

particle_size_dx · particle_size_oversize · particle_size_synth · comminution_energy · comminution_law_fit · breakage_first_order_fit · replicate_compare · ae_read_csv

*Provenance: grind.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

particle_size_read — DRIVE grind op