scoop opscalar × scalar × scalar × scalar → tableimport fullseye as fs; fs.ledger.scoop_image_limit(a: 'float', pitch: 'float', radius: 'float', bulk_density: 'float', *, h: 'float | None' = None, phi_deg: 'float' = 30.0, edge_px: 'float' = 0.5, grain_frac: 'float' = 0.25, min_a_over_d: 'float' = 5.0, target_mass: 'float | None' = None, rel_tol: 'float' = 0.05) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import scoop; scoop.scoop_image_limit(a: 'float', pitch: 'float', radius: 'float', bulk_density: 'float', *, h: 'float | None' = None, phi_deg: 'float' = 30.0, edge_px: 'float' = 0.5, grain_frac: 'float' = 0.25, min_a_over_d: 'float' = 5.0, target_mass: 'float | None' = None, rel_tol: 'float' = 0.05) -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("scoop_image_limit"))山盛りのスプーンを側面像で量るときの不確かさの目安と「画像で足りるか、秤か」(規則、目安)。
模型: 体積の誤差 ≈ 見える表面積 S × 境界の不確かさ e = edge_px·pitch + grain_frac·r(縁の画素と、輪郭が粒の
外側の包絡になる分のうち較正で消えない残り)。S は山の円錐の側面 π a √(a² + H²)(H = a tan φ)、体積は山盛りの
閉形式(h を与えなければ a/2)。grain_frac = 0.25 は MuJoCo の剛体球(半径 2 mm、縁の半径 30 mm、充填率を
1 回で較正)で 3 つの量 × 2 seed の数の誤差が 4.3 % 以内だった上限から逆算した 0.15 に余裕を見た値(PoC)。
粒が少ないと線形の外挿より速く崩れる(半径 3.5 mm、縁の半径 / 粒径 4.3 で 9.5 %)ので、a / d < min_a_over_d
は誤差によらず scale を返す。
返り: sigma_V、sigma_mass = ρ_b σ_V、rel_err = σ_V / V、a_over_d(縁の半径 / 粒径)、a_min(rel_tol を
満たす最小の縁の半径 —— 誤差は e / a に比例)、verdict(image / scale)、reason。target_mass を
与えると、同じ形の椀をその質量に合わせて縮めたときの相対誤差 rel_err_target で判定する。
Raises ValueError: 引数の範囲。
py -3.11 examples/poc_powder_scoop_pour.pytable を入力に取れる)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
scoop)spoon_bowl_volume · scoop_synth_side · revolution_volume_side · two_view_volume · scoop_volume_read · scoop_count · tilt_wedge_retained · tilt_pour_rate
Provenance: scoop.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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