fullseye

particle_size_read — DRIVE grind op

• データ種: any → table
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.particle_size_read(path) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import grind; grind.particle_size_read(path) -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("particle_size_read"))

使い方

レーザー回折の粒度分布 CSV(ヘッダの key,value 行 + SizeClasses で始まる表)を読む。

返り: edges [µm] (表の 1 列目 = 区間の端)、volume(2 列目 = 端 i と i+1 の間の体積 %)、header (文字列の dict)、dx50_reported(ヘッダの Dx (50)、無ければ None)、total_percent(体積の総和)、 n_rows。読み込んだパスは返り値に残さない。表が無い・数値でない・最後の行が 0 でない → ValueError。

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• 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

型が繋がる次の op(table を入力に取れる)

course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same

同カテゴリ(grind)

particle_size_dx · particle_size_oversize · particle_size_synth · comminution_energy · comminution_law_fit · breakage_first_order_fit · replicate_compare · ae_read_csv

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Provenance: grind.py — DRIVE operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。

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