granular op• 데이터 종류: signal × signal × scalar → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.hopper_discharge_rate(mass_below, times, mass_total: 'float', *, lo: 'float' = 0.2, hi: 'float' = 0.8) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import granular; granular.hopper_discharge_rate(mass_below, times, mass_total: 'float', *, lo: 'float' = 0.2, hi: 'float' = 0.8) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("hopper_discharge_rate"))
바닥판 아래 질량 열 m(t)로부터 배출률 [kg/s] — 전체 질량의 lo부터 hi까지의 구간만 직선으로 피팅합니다(시작 구간과 멈추기 직전을 제외; Beverloo의 정상 유동 가정). 반환: rate, n_frames(구간의 프레임 수), t_range, rms [kg]. Raises ValueError: 구간에 프레임이 3개 미만(배출이 너무 빨라 프레임이 없음 — 2점 기울기를 조용히 반환하지 않음) / 시각이 단조롭지 않음.
• 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_granular_heap_repose — py -3.11 examples/poc_granular_heap_repose.py
table 를 입력으로 받는 것)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
granular)heap_volume_cone · heap_mass · heap_volume_heightmap · beverloo_rate · beverloo_fit · discharge_synth · dispense_mass_from_video · spoon_tilt_critical
*Provenance: granular.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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