model op• Data kinds: metrologymodel → scalar
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.add_metrology_object_circle_measure(model, row, col, radius, n: 'int' = 40) -> 'int' (implementation को सीधे call करना हो तो import metrology; metrology.add_metrology_object_circle_measure(model, row, col, radius, n: 'int' = 40) -> 'int', registry से लेना हो तो opsmeasure1d.get("add_metrology_object_circle_measure"))
circle metrology object जोड़ता है (add_metrology_object_circle_measure)।
reference circle (केंद्र (row, col), radius radius [px]) को model["objects"] पर जमा करता है (dict in place update होती है)। apply_metrology_model परिधि को n बराबर भागों में बाँटने वाले कोणों पर points रखता है, हर point पर radius की दिशा में (बाहरी normal) measuring line खींचकर sub-pixel edge लेता है, और least squares circle fit से केंद्र और radius फिर से निकालता है।
• radius: reference radius [px]। असली वस्तु से हटाव apply के measure_length (default ±6 px) के भीतर होना चाहिए -- उससे बाहर के edges नहीं मिलते।
• n: परिधि पर samples की संख्या (default 40)। radius जितना बड़ा, उतना बढ़ाएँ।
• arguments यहाँ validate नहीं होते (0 या कम radius भी जमा हो सकता है पर उसका कोई अर्थ नहीं)।
• return value: जोड़ी गई position का index (0 से शुरू)। apply परिणाम का params row / col / radius है, और rms circle से radius दिशा का residual [px] है।
छेद के व्यास और pin के व्यास की जाँच, और गोल पुर्ज़ों का केंद्र निकालने में इस्तेमाल होता है।
n चुनने का अनुमान (2026-09-15 को मापा गया, σ=1 px blur वाली synthetic discs): bias n पर निर्भर नहीं करता (R=8–128 px, n=6–240 पर ±0.005 px के भीतर स्थिर; bias खुद edge की गोलाई के कारण R पर निर्भर है, −0.09 → −0.006 px)। n केवल बिखराव बदलता है: noise σ=0.03 पर, जब तक परिधि पर sample spacing 2πR/n लगभग 3 px या अधिक है, std·√n स्थिर रहता है (= स्वतंत्र samples, std ∝ 1/√n), और घना करने पर भी नहीं घटता (R=16: n=40 पर 0.0174, n=240 पर 0.0164 px)। इसलिए n ≈ 2πR / 3 (R=20 पर 40 = default, R=64 पर 130, R=128 पर 270) से आगे बढ़ाने पर केवल समय बढ़ता है (n=1000 पर 22 ms)। परिधि का 25 % गायब हो तो n बढ़ाने से bias ठीक नहीं होता (−0.005 → −0.020 px)। गायब तरफ़ edges बस न मिलें तो rms उल्टा घटता है (0.051 → 0.018); gap की सीमा पर नकली edges उठें तो rms उछलता है —— gap केवल rms से नहीं दिखता, इसलिए edge_points की संख्या को भी gate बनाएँ (examples/example_inner_diameter_mm.py)। reference radius का हटाव measure_length (default ±6 px) तक सीमित है: +5.5 px पास होता है, +6.5 px पर params=None।
खाली इनपुट (model खाली dict) पर ValueError उठता है।
• subpixel_measuring family guide
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• example_inner_diameter_mm — py -3.11 examples/example_inner_diameter_mm.py
• poc_calipers_under_illusion — py -3.11 examples/poc_calipers_under_illusion.py
• poc_dimensional_inspection — py -3.11 examples/poc_dimensional_inspection.py
• poc_telecentric_metrology — py -3.11 examples/poc_telecentric_metrology.py
scalar को input के रूप में लेते हैं)—
model)create_metrology_model · add_metrology_object_line_measure · add_metrology_object_rectangle2_measure · add_metrology_object_ellipse_measure · add_metrology_object_generic
*Provenance: metrology.py — MEASURE1D operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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