scoop op• Data kinds: scalar × scalar × scalar × scalar → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.scoop_image_limit(a: 'float', pitch: 'float', radius: 'float', bulk_density: 'float', *, h: 'float | None' = None, phi_deg: 'float' = 30.0, edge_px: 'float' = 0.5, grain_frac: 'float' = 0.25, min_a_over_d: 'float' = 5.0, target_mass: 'float | None' = None, rel_tol: 'float' = 0.05) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import scoop; scoop.scoop_image_limit(a: 'float', pitch: 'float', radius: 'float', bulk_density: 'float', *, h: 'float | None' = None, phi_deg: 'float' = 30.0, edge_px: 'float' = 0.5, grain_frac: 'float' = 0.25, min_a_over_d: 'float' = 5.0, target_mass: 'float | None' = None, rel_tol: 'float' = 0.05) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("scoop_image_limit"))
ढेर वाले चम्मच को side image से मापने की अनिश्चितता का मोटा अनुमान, और "image काफ़ी है, या तराज़ू?" (नियम-आधारित, मोटा अनुमान)।
मॉडल: आयतन त्रुटि ≈ दिखने वाला पृष्ठ क्षेत्रफल S × सीमा की अनिश्चितता e = edge_px·pitch + grain_frac·r (किनारे के पिक्सेल, और वह भाग जहाँ रूपरेखा कणों का बाहरी आवरण बनती है उसका वह शेष जो अंशांकन से नहीं हटता)। S ढेर के शंकु का पार्श्व पृष्ठ π a √(a² + H²) (H = a tan φ) है, और आयतन ढेर-भरे का बंद-रूप है (h न देने पर a/2)। grain_frac = 0.25 0.15 पर मार्जिन जोड़कर रखा गया मान है; 0.15 उस ऊपरी सीमा से उलटा गणना किया गया जहाँ MuJoCo के दृढ़ गोलों (त्रिज्या 2 mm, किनारे की त्रिज्या 30 mm, संकुलन 1 बार अंशांकित) में 3 राशियों × 2 seed की गिनती त्रुटि 4.3 % के भीतर रही (PoC)। कण कम हों तो यह रैखिक बहिर्वेशन से तेज़ी से बिगड़ता है (त्रिज्या 3.5 mm, किनारे की त्रिज्या / कण व्यास 4.3 पर 9.5 %), इसलिए a / d < min_a_over_d होने पर त्रुटि चाहे जो हो scale लौटाता है। लौटाता है: sigma_V, sigma_mass = ρ_b σ_V, rel_err = σ_V / V, a_over_d (किनारे की त्रिज्या / कण व्यास), a_min (rel_tol को संतुष्ट करने वाली न्यूनतम किनारे की त्रिज्या —— त्रुटि e / a के अनुपाती है), verdict (image / scale), reason। target_mass देने पर, समान आकार के कटोरे को उस द्रव्यमान तक छोटा करने पर आने वाली सापेक्ष त्रुटि rel_err_target से निर्णय करता है। Raises ValueError: तर्कों की सीमा।
• 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_powder_scoop_pour — py -3.11 examples/poc_powder_scoop_pour.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
scoop)spoon_bowl_volume · scoop_synth_side · revolution_volume_side · two_view_volume · scoop_volume_read · scoop_count · tilt_wedge_retained · tilt_pour_rate
*Provenance: scoop.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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