particle_image_d50 — DRIVE grind op

• 데이터 종류: image2d × scalar → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.particle_image_d50(image, pitch: 'float', basis: 'str' = 'volume', threshold: 'float' = 0.02, border: 'str' = 'exclude') -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import grind; grind.particle_image_d50(image, pitch: 'float', basis: 'str' = 'volume', threshold: 'float' = 0.02, border: 'str' = 'exclude') -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("particle_image_d50"))

사용법

피복률 영상의 입자로부터 D10 / D50 / D90 [µm]. 면적은 라벨 안 피복률의 합(가장자리의 부분 픽셀을 셈, 임계값으로 부풀지 않음).

basis: "volume"(구로 보고 d³ 가중 —— 레이저 회절과 같은 체적 기준), "number"(개수 기준). 같은 화상이라도이 둘은 다른 분포이며 체적 기준이 크게 나온다. border: "exclude"(가장자리에 닿는 입자를 버림) / "include".

반환: d10·d50·d90·diameters(등가원 직경 µm)·n·n_border·basis. 입자가 3 미만 → ValueError. 융합된 입자는 1 개로 센다(나누지 않음 —— 칠해진 면적의 분리는 다른 op 의 일).

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_dose_uniformity_from_grinding — py -3.11 examples/poc_dose_uniformity_from_grinding.py

• poc_powder_grinding_ae — py -3.11 examples/poc_powder_grinding_ae.py

타입이 이어지는 다음 연산자(table 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(grind)

particle_size_read · particle_size_dx · particle_size_oversize · particle_size_synth · comminution_energy · comminution_law_fit · breakage_first_order_fit · replicate_compare

*Provenance: grind.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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