scoop op• Data kinds: scalar × scalar × scalar × scalar → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.scoop_image_limit(a: 'float', pitch: 'float', radius: 'float', bulk_density: 'float', *, h: 'float | None' = None, phi_deg: 'float' = 30.0, edge_px: 'float' = 0.5, grain_frac: 'float' = 0.25, min_a_over_d: 'float' = 5.0, target_mass: 'float | None' = None, rel_tol: 'float' = 0.05) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import scoop; scoop.scoop_image_limit(a: 'float', pitch: 'float', radius: 'float', bulk_density: 'float', *, h: 'float | None' = None, phi_deg: 'float' = 30.0, edge_px: 'float' = 0.5, grain_frac: 'float' = 0.25, min_a_over_d: 'float' = 5.0, target_mass: 'float | None' = None, rel_tol: 'float' = 0.05) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("scoop_image_limit"))
ढेर वाले चम्मच को side image से मापने की अनिश्चितता का मोटा अनुमान, और "image काफ़ी है, या तराज़ू?" (नियम-आधारित, मोटा अनुमान)।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
模型: 体積の誤差 ≈ 見える表面積 S × 境界の不確かさ e = edge_px·pitch + grain_frac·r(縁の画素と、輪郭が粒の外側の包絡になる分のうち較正で消えない残り)。S は山の円錐の側面 π a √(a² + H²)(H = a tan φ)、体積は山盛りの閉形式(h を与えなければ a/2)。grain_frac = 0.25 は MuJoCo の剛体球(半径 2 mm、縁の半径 30 mm、充填率を 1 回で較正)で 3 つの量 × 2 seed の数の誤差が 4.3 % 以内だった上限から逆算した 0.15 に余裕を見た値(PoC)。粒が少ないと線形の外挿より速く崩れる(半径 3.5 mm、縁の半径 / 粒径 4.3 で 9.5 %)ので、a / d < min_a_over_d は誤差によらず scale を返す。
返り: sigma_V、sigma_mass = ρ_b σ_V、rel_err = σ_V / V、a_over_d(縁の半径 / 粒径)、a_min(rel_tol を満たす最小の縁の半径 —— 誤差は e / a に比例)、verdict(image / scale)、reason。target_mass を与えると、同じ形の椀をその質量に合わせて縮めたときの相対誤差 rel_err_target で判定する。Raises ValueError: 引数の範囲。
• 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_powder_scoop_pour — py -3.11 examples/poc_powder_scoop_pour.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
scoop)spoon_bowl_volume · scoop_synth_side · revolution_volume_side · two_view_volume · scoop_volume_read · scoop_count · tilt_wedge_retained · tilt_pour_rate
*Provenance: scoop.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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