cuttouch op• Data kinds: any × signal → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.toughness_from_pads(loads, w_eff_mm, xi: 'float | None' = None, min_w_mm: 'float' = 2.0, readable_only: 'bool' = True) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import cuttouch; cuttouch.toughness_from_pads(loads, w_eff_mm, xi: 'float | None' = None, min_w_mm: 'float' = 2.0, readable_only: 'bool' = True) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("toughness_from_pads"))
knife_load_from_pads का क्रम और काटने की चौड़ाई w_eff [mm] (image से, cutting.food_cut_width) → toughness R और contact position का सारांश।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
R = 原点を通る最小二乗 V = R · w_eff · g(ξ)、g = 1/(1+ξ²)(cutting.cut_force_fit、摩擦は R に吸い込まれる)。ξ は xi を渡せばそれ(運動から)、省けば 触覚だけ の ξ̂ = 中央値(H/V)(w_eff ≥ min_w_mm かつ読めるコマ)。readable_only なら readable = False のコマは使わない(黙って混ぜない、数は n_unreadable に)。返り: R・rms_n・n、xi_used・ xi_tactile(中央値)・xi_tactile_iqr、Ly_median・Ly_mad(読めるコマ)、n_unreadable、model。Raises ValueError: 長さ違い、使えるコマが 3 未満、要素が knife_load_from_pads の返りでない。
• 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_knife_tactile_toughness — py -3.11 examples/poc_knife_tactile_toughness.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
cuttouch)torsion_partial_slip · knife_load_from_pads
*Provenance: cuttouch.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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