grind op• 데이터 종류: scalar × scalar × scalar → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.particle_image_synth(n: 'int' = 60, d_med: 'float' = 12.0, sigma_ln: 'float' = 0.35, shape=(256, 256), pitch: 'float' = 1.0, seed: 'int' = 0, gap: 'float' = 3.0, supersample: 'int' = 4) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import grind; grind.particle_image_synth(n: 'int' = 60, d_med: 'float' = 12.0, sigma_ln: 'float' = 0.35, shape=(256, 256), pitch: 'float' = 1.0, seed: 'int' = 0, gap: 'float' = 3.0, supersample: 'int' = 4) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("particle_image_synth"))
겹치지 않는 원판(입자의 투영)을 뿌린 피복률 영상과 참값(지름 [µm]의 로그 정규, pitch µm/px).
원판끼리는 gap px 이상 떨어뜨린다(융합은 별개의 문제로, poc_particle_sizing 이 다룬다). 기본값 3 px: 2 px 이면 양쪽의 부분 화소가대각으로 이웃해 8 연결 라벨에서 2 개가 1 개가 되었다(12 장 중 4 장, 체적 기준 D50 이 최대 8.5 % 어긋남). 가장자리는 supersample 로 안티에일리어싱.
반환: image((H, W) 피복률), pitch, truth(diameters µm, centres px, touches_border). 배치하지 못한 입자가 있으면 n_placed < n(말없이 채워 넣지 않는다).
• 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.
• 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
table 를 입력으로 받는 것)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
grind)particle_size_read · particle_size_dx · particle_size_oversize · particle_size_synth · comminution_energy · comminution_law_fit · breakage_first_order_fit · replicate_compare
*Provenance: grind.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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