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

> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.

観測した層画像と期待の層画像(`gcode_layer_image)を比べた**符号つきの欠陥図** image2d`:

+1 = あるはずの所に無い(欠け・詰まり)、−1 = 無いはずの所にある(糸引き・はみ出し・spaghetti)、0 = 一致。

両方を `threshold で二値化し、tolerance_px` だけ膨らませた相手に含まれない画素だけを欠陥にする(位置ずれと

線幅の揺れを許す)。位置合わせはしない —— カメラ像は先に `gcode_layer_image` と同じ画素格子へ写しておく。

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)

—

같은 카테고리(`inspect`)

—

*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