print_layer_defect_map — PRINTPATH `inspect` op

• 데이터 종류: image2d × image2d → image2d

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.print_layer_defect_map(observed: 'Any', expected: 'Any', tolerance_px: 'int' = 2, threshold: 'float' = 0.5) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import printpath; printpath.print_layer_defect_map(observed: 'Any', expected: 'Any', tolerance_px: 'int' = 2, threshold: 'float' = 0.5) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 opsprintpath.get("print_layer_defect_map"))

사용법

관측한 층 영상과 기대 층 영상(gcode_layer_image)을 비교한 부호 있는 결함도 image2d: +1 = 있어야 할 곳에 없음(결손·막힘), −1 = 없어야 할 곳에 있음(실 끌림·삐져나옴·spaghetti), 0 = 일치.

양쪽을 threshold 로 이진화하고, tolerance_px 만큼 부풀린 상대에 포함되지 않는 화소만을 결함으로 한다(위치 어긋남과선폭의 흔들림을 허용한다). 위치 맞춤은 하지 않는다 —— 카메라 상은 먼저 gcode_layer_image 와 같은 화소 격자로 옮겨 둔다.

자세한 사용 가이드

• printpath 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_print_layer_inspection — py -3.11 examples/poc_print_layer_inspection.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`image2d` 를 입력으로 받는 것)

stipple_points_from_image · stipple_energy · stroke_tone_error · halftone_screen · engrave_lines · hatch_field · mosaic_tiles_sites · mosaic_tiles_render

같은 카테고리(`inspect`)

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*Provenance: printpath.py — PRINTPATH 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

print_layer_defect_map — PRINTPATH inspect op

사용법