grind op• Datenarten: any → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.particle_size_read(path) -> 'dict' (die Implementierung direkt: import grind; grind.particle_size_read(path) -> 'dict'; aus dem Register: opsdrive.get("particle_size_read"))
Liest eine CSV-Datei der Partikelgrößenverteilung aus Laserbeugung (Kopfzeilen key,value + eine mit SizeClasses beginnende Tabelle).
Rückgabe: edges [µm] (1. Spalte der Tabelle = Intervallkanten), volume (2. Spalte = Volumen-% zwischen Kante i und i+1), header (dict aus Zeichenketten), dx50_reported (Dx (50) aus dem Header, sonst None), total_percent (Summe des Volumens), n_rows. Der gelesene Pfad bleibt nicht im Rückgabewert. Keine Tabelle, nicht numerisch oder letzte Zeile ungleich 0 → ValueError.
• 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.
• 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
table als Eingabe)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
grind)particle_size_dx · particle_size_oversize · particle_size_synth · comminution_energy · comminution_law_fit · breakage_first_order_fit · replicate_compare · ae_read_csv
*Provenance: grind.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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