feat: 升级算法包 delivery_v1.1 → v1.2，新增任务级 CAD 与测距面板

- 算法包替换为 delivery_v1.2（coupler_panel 新增 autotune/layer_select，underframe_deflection 新增 single_beam 管线），删除 delivery_v1.1
- manifests/adapters 的 PYTHONPATH 与版本说明同步更新到 v1.2
- 新增任务级 CAD 文件支持（task_cad_files 表、上传/读取路由、TaskManager 全选与加载显示）
- 新增 train-measurement 自定义前端面板（YAML 编辑器 + 可视化 ROI 配置 + 3D 取点）
- PointCloudViewer 支持 PLY 叠加层渲染与 ROI 拾取
- Dockerfile 改用 Miniforge 安装 pythonocc-core，修复 libgomp/libstdc++ 依赖

alg/delivery_v1.2/underframe_deflection/tools/cad_sampling/README.md

@@ -0,0 +1,54 @@
+# CAD 采样工具（测试数据生成 · 与主算法隔离）
+
+> **这是独立工具,不是主算法的一部分。** 它只用来把 CAD 的 STEP 模型采样成点云,
+> 作为**模拟测试数据**。主测量算法 (`underframe_deflection`) **不会 import 本目录任何代码**,
+> 也不依赖 `cadquery`。将来用真实扫描点云时,本工具完全可以不用。
+
+## 作用
+
+```
+STEP (.stp)  ──►  step_to_pointcloud.py  ──►  整车点云 (.ply / .xyz) + metadata (.json)
+                  (tessellate + 按三角面积加权采样)
+```
+
+输出坐标轴约定与主算法一致:`x=纵向, y=横向, z=高度`(脚本内部做了 `[0,2,1]` 轴重排,
+因为 CAD 原始是 `x=纵向, y=高度, z=横向`)。
+
+## 安装依赖
+
+```bash
+# 仅生成测试数据时才需要;主算法运行不需要它
+pip install -e .[sampling]      # 安装 cadquery
+```
+
+## 用法
+
+```bash
+python tools/cad_sampling/step_to_pointcloud.py <模型.stp> \
+    -n 800000 \                 # 采样点数(越大越密)
+    --bottom-boost 4.0 \        # 对车底区域加密的权重(>1 时车底点更多)
+    --bottom-band-height-ratio 0.24 \
+    --output-prefix test_data/dense_800k
+```
+
+常用参数:
+
+| 参数 | 默认 | 说明 |
+| --- | --- | --- |
+| `-n / --num-points` | 100000 | 采样点总数 |
+| `--bottom-boost` | 1.0 | 车底加密倍数(挠度测量建议 ≥ 3) |
+| `--bottom-band-height-ratio` | 0.24 | 车底带的高度占比 |
+| `--linear-deflection` | 1.0 | tessellation 线性精度(越小三角越细,越慢) |
+| `--angular-deflection` | 0.1 | tessellation 角度精度 |
+| `--seed` | 42 | 随机种子(可复现) |
+
+## 与主算法的关系
+
+```
+[本工具] STEP → 点云            [主算法] 点云 + CAD + ROI(json) → 挠度报告
+   (cadquery,仅测试)              (numpy+scipy,生产)
+        └── 解耦 ──────────────────────┘
+```
+
+挠度测量对点云密度敏感:**车底纵梁区域过稀会导致样条拟合在端点不稳定**。
+生成模拟测试数据时建议 `--bottom-boost ≥ 3` 且 `-n ≥ 8e5`。