cutting op• Datenarten: rgb × scalar × scalar × signal → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.cut_surface_roughness(image, px_per_mm: 'float', board_row: 'float', z_band, n_sampling: 'int' = 5) -> 'dict' (die Implementierung direkt: import cutting; cutting.cut_surface_roughness(image, px_per_mm: 'float', board_row: 'float', z_band, n_sampling: 'int' = 5) -> 'dict'; aus dem Register: opsdrive.get("cut_surface_roughness"))
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切った後の端面のシルエット(行ごと副画素)を断面とみなし、最小二乗の直線を引いて ISO 4287 のパラメータ(µm)を出す。
パラメータは `roughness.profile_params`(Ra / Rq / Rz / Rt …)をそのまま呼ぶ。断面は行の高さ 1 px で平均されるので、
正弦の凹凸は箱型の閉形式 `sinc(πΔ/λ)`(Δ = 1 px)倍に弱まる。平らな面でも測りの床(雑音と肌理による Rq)が残るので、
比べるときは床を二乗で引く。Rz は雑音の山に引っ張られる(床の扱いは Rq でだけ意味がある)。
返り値: `profile_um(行ごとの偏差)、z_mm、params、dz_um(標本間隔)、n_rows`。
• 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_food_cutting_measure — py -3.11 examples/poc_food_cutting_measure.py
table als Eingabe)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
cutting)cutting_scene · cutting_face_render · cutting_edge_render · cutting_episode_synth · cutting_wrist_mjcf · knife_edge_track · cut_depth_from_side · slice_thickness_profile
*Provenance: cutting.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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