granular op• 데이터 종류: any × scalar × scalar × signal → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.dispense_mass_from_video(frames, pitch: 'float', bulk_density: 'float', times, ground=None) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import granular; granular.dispense_mass_from_video(frames, pitch: 'float', bulk_density: 'float', times, ground=None) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("dispense_mass_from_video"))
높이 맵 열에서 나온 질량과 배출률 — 각 프레임 더미 부피 × ρ_b, 시간에 대한 직선 피팅(최소제곱).
반환: masses [kg], rate(기울기 [kg/s]), total(마지막 − 처음), rms(직선 잔차 [kg]). Raises ValueError: 프레임이 2 미만 / 시각 수가 맞지 않음 / 시각이 단조가 아님. 화상의 체적 분해능은 pitch³ ρ_b 의 자릿수(1 mm·1500 kg/m³ 에서 1.5 mg/화소³ 이지만, 가장자리 1 화소의불확실성이 면적 × pitch 로 곱해지므로 실제로는 g 급). mg 급은 저울에 맡긴다.
• 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 · hopper_discharge_rate · 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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