cut_surface_roughness — DRIVE `cutting` op

• Datenarten: rgb × scalar × scalar × signal → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.cut_surface_roughness(image, px_per_mm: 'float', board_row: 'float', z_band, n_sampling: 'int' = 5) -> 'dict' (die Implementierung direkt: import cutting; cutting.cut_surface_roughness(image, px_per_mm: 'float', board_row: 'float', z_band, n_sampling: 'int' = 5) -> 'dict'; aus dem Register: opsdrive.get("cut_surface_roughness"))

Verwendung

Behandelt die Silhouette der Stirnfläche nach dem Schnitt (Subpixel pro Zeile) als Profil, passt eine Ausgleichsgerade nach kleinsten Quadraten an und gibt ISO 4287-Parameter (µm) aus.

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

パラメータは roughness.profile_params(Ra / Rq / Rz / Rt …)をそのまま呼ぶ。断面は行の高さ 1 px で平均されるので、正弦の凹凸は箱型の閉形式 sinc(πΔ/λ)(Δ = 1 px)倍に弱まる。平らな面でも測りの床(雑音と肌理による Rq)が残るので、比べるときは床を二乗で引く。Rz は雑音の山に引っ張られる(床の扱いは Rq でだけ意味がある)。

返り値: profile_um(行ごとの偏差)、z_mm、params、dz_um(標本間隔)、n_rows。

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_food_cutting_measure — py -3.11 examples/poc_food_cutting_measure.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `table` als Eingabe)

course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same

Gleiche Kategorie (`cutting`)

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*Provenance: cutting.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

cut_surface_roughness — DRIVE cutting op