pxrd op• Data kinds: image2d × signal × table → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.detector_calibrate(image, d_spacings, geometry_guess, n_azimuth=180, fit_tilt=True, min_rings=2) (implementation को सीधे call करना हो तो import pxrd; pxrd.detector_calibrate(image, d_spacings, geometry_guess, n_azimuth=180, fit_tilt=True, min_rings=2), registry से लेना हो तो opsdrive.get("detector_calibrate"))
ज्ञात standard (जैसे Si) के ring से detector का केंद्र, दूरी और झुकाव calibrate करता है।
d_spacings मानक के अंतर-तल दूरी [Å] की list है (प्रबलता के क्रम में होना आवश्यक नहीं), geometry_guess में कम से कम pixel और
wavelength, और यदि ज्ञात हों तो cx, cy, distance, tilt, tilt_dir डालें। प्रक्रिया:
1. केंद्र न हो तो चमकीले पिक्सेलों के केंद्रक से शुरू करके, सबसे प्रबल वलय को किरणों के अनुदिश चुनकर, वृत्त-फ़िटिंग से केंद्र को 3 बार अद्यतन किया जाता है।
2. दूरी न हो तो त्रिज्यीय प्रोफ़ाइल के पहले शिखर को d के उम्मीदवारों (छोटे 2θ से 4) पर लगाकर, वह संयोजन चुना जाता है जिसमें अन्य वलयों की भविष्यवाणी और प्रेक्षित शिखर सबसे अधिक मेल खाते हैं।
3. वर्तमान ज्यामिति से प्रत्येक वलय की स्थिति n_azimuth किरणों पर भविष्यवाणी की जाती है, खिड़की के भीतर तीव्रता के केंद्रक से बिंदु चुने जाते हैं, और scipy.optimize.least_squares से (cx, cy, distance, tilt の 2 成分) को 2θ के अवशेष [deg] से फ़िट किया जाता है। खिड़की को छोटा करते हुए 3 बार। झुकाव को घूर्णन-सदिश के 2 घटकों tilt·(cos φ, sin φ) से हल किया जाता है (झुकाव 0 पर φ के अनिर्धारित होने वाले विचित्र बिंदु से बचने के लिए)।
रिटर्न मान (dict): ज्यामिति (cx, cy, distance, pixel, wavelength, tilt, tilt_dir) में
rms_two_theta_deg, n_points, n_rings, rings_deg, ok (rms पिक्सेल के 1/4 के कोण 0.25·pixel/distance से कम
और वलय >= min_rings) जोड़कर।
Raises ValueError: छवि 2-D नहीं है, एक भी d नहीं है, pixel / wavelength नहीं है, min_rings वलय नहीं मिले।
• 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_pxrd_phase_peel — py -3.11 examples/poc_pxrd_phase_peel.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
pxrd)cif_read · cubic_prototype · powder_reflections · scherrer_size · debye_ring_image · detector_two_theta · azimuthal_integrate · diffraction_peaks
*Provenance: pxrd.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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