cad_defect_to_cad — CADMAP `defect` op

• Data kinds: mesh × labels → table

• Call: import cadmap; cadmap.cad_defect_to_cad(mesh, labels, K=None, R=None, t=None, cull_backfaces=True, min_pixels=1, background=0, strict=False) (or opscadmap.get("cad_defect_to_cad"))

Usage

2-D defect label image → a table on the CAD surface (face ID / area on the face / 3-D centroid).

> The detailed description below is the original text — the summary and the headings are translated.

`labels は (H, W) の整数ラベル画像(background` は無視、bool マスクも

可)。ラベルごとに全画素の視線を撃ち、当たった面と、その画素が**面の上で

占める実面積**を積む。面積は画素数ではなく

dA = Z^2 * cosα / (fx * fy * |cosθ|)

で、`cosα は光軸からの傾き、cosθ` は視線と面法線のなす角。**斜めから

見た面ほど 1 画素が広い面積を覆う**という透視投影のヤコビアンそのもので、

ここを `Z^2/(fx*fy)` のままにすると傾いた面の欠陥が小さく出る(60 度で

ちょうど半分になる)。

返りはラベルごとの dict の list(`table` sort):

• `label` ラベル値。

• `n_pixels` そのラベルの画素数。

• `n_hit CAD に当たった画素数。hit_fraction` = その比。

• `area` 面上の実面積(mesh の長さ単位の 2 乗)。当たった画素分

だけの和で、当たらなかった画素は足さない。

• `area_naive Z^2/(fx*fy)` だけの和(= 傾きを無視した値)。両方

返すのは、傾き補正が効いているかを利用者が自分で確かめられるようにする

ため。

• `face_ids` 当たった面の昇順一意リスト(int64 配列)。

• `face_areas face_ids` と同じ並びの面ごとの面積。

• `centroid 面積重みの 3-D 重心(世界座標)。当たり 0 なら NaN`。

• `depth_mean 当たった画素の平均 Z。当たり 0 なら NaN`。

• `winding_fixed` bool — 内向きに巻かれた閉メッシュを検出して直したか。

全レコードに同じ値が入る(mesh 単位の性質なので)。

`min_pixels 未満の領域は落とす。当たり 0 の領域は**消さずに** `area =

0.0`, hit_fraction = 0.0` で残す — 消すと「CAD の外にあった欠陥」が

表から静かに消えるため。

巻き方向の扱いは他の op と同じ(`cull_backfaces=True` で閉じた内向き

メッシュを検出 → 既定は自動修正 + `winding_fixed、strict=True` で

`ValueError)。**正直な限界**: 返るのがレコードの list なので、labels`

が全部背景だったり全領域が `min_pixels` 未満だったりして list が空に

なると、修正の事実を載せる先が無い。その場合はそもそも 1 つも欠陥を写して

いない(誤った数を返しようがない)。載せる先が要るなら `strict=True` に

するか、同じ mesh で :func:cad_pixel_to_surface を 1 画素だけ引くこと。

References (sample data, literature)

• Sample-data catalog (download URLs / licences) — 2-D uses skimage.data (BSD/public domain) plus synthetic images; 3-D lists download URLs for real data sources (Stanford, PDS, …).

• Operator provenance and references — the sources of the research/methods this op family came from.

• The canonical algorithm (author, year) and its uses are named in the family usage guide above.

Runnable examples (verified samples that actually call this op)

• defect_to_cad — py -3.11 examples/defect_to_cad.py

Ops the type connects to (they accept `table` as input)

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Same category (`defect`)

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*Provenance: cadmap.py — CADMAP operator registry. This per-op note is generated by tools/opdocs.py md (do not hand-edit).*

cad_defect_to_cad — CADMAP defect op