scoop_count — DRIVE scoop op

• データ種: scalar × scalar × scalar → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.scoop_count(volume: 'float', radius: 'float', packing: 'float', *, density: 'float | None' = None) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import scoop; scoop.scoop_count(volume: 'float', radius: 'float', packing: 'float', *, density: 'float | None' = None) -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("scoop_count"))

使い方

体積と充填率から粒の数 N = V ν / ((4/3) π r³)(density を与えれば質量 N m_p とかさ密度 ν ρ_p)。

packing ν は 較正値(同じ粒・同じ測り方で、数の分かった 1 回から N v_p / V_img を取る): 側面の輪郭は粒の外側の包絡なので、ν は充填そのものより小さく出る(包絡の分の体積を含む)。Raises ValueError: 体積 < 0、半径 ≤ 0、ν が (0, 1] の外。

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• poc_powder_scoop_pour — py -3.11 examples/poc_powder_scoop_pour.py

型が繋がる次の op(table を入力に取れる)

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

同カテゴリ(scoop)

spoon_bowl_volume · scoop_synth_side · revolution_volume_side · two_view_volume · scoop_volume_read · scoop_image_limit · tilt_wedge_retained · tilt_pour_rate

*Provenance: scoop.py — DRIVE operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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