particle_size_read — DRIVE `grind` op

• Data kinds: any → table

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.particle_size_read(path) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import grind; grind.particle_size_read(path) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("particle_size_read"))

उपयोग

laser diffraction का particle size distribution CSV पढ़ता है (header की key,value row + SizeClasses से शुरू होने वाली table)।

रिटर्न: edges [µm] (तालिका का पहला स्तंभ = अंतराल के किनारे), volume (दूसरा स्तंभ = किनारे i और i+1 के बीच आयतन %), header (स्ट्रिंग का dict), dx50_reported (हेडर का Dx (50), न हो तो None), total_percent (आयतन का कुल योग), n_rows। पढ़ा गया पथ रिटर्न मान में नहीं रखा जाता। तालिका नहीं, संख्यात्मक नहीं, या अंतिम पंक्ति 0 नहीं → ValueError।

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• 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

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`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

इसी category के (`grind`)

particle_size_dx · particle_size_oversize · particle_size_synth · comminution_energy · comminution_law_fit · breakage_first_order_fit · replicate_compare · ae_read_csv

*Provenance: grind.py — DRIVE operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

particle_size_read — DRIVE grind op