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"))
> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.
被覆率の画像の粒子から D10 / D50 / D90 [µm]。面積は ラベルの中の被覆率の和(縁の部分画素を数える、閾値で太らない)。
`basis: "volume"(球と見て d³ の重み —— レーザー回折と同じ体積基準)、"number"`(個数基準)。同じ画像でも
この 2 つは別の分布で、体積基準が大きく出る。`border: "exclude"(縁に触れる粒子を捨てる)/ "include"`。
返り: `d10・d50・d90・diameters(等価円直径 µm)・n・n_border・basis。粒子が 3 未満 → ValueError`。
融合した粒子は 1 個に数える(分けない —— 塗れた面積の分離は別の op の仕事)。
• 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_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 를 입력으로 받는 것)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
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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