lipan
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算法更新: delivery v1.2.1、平整度v1.5、测距v2.2、整车配准v1.3 适配器: vehicle-registration 新增、各算法 manifest 和 adapter 更新 后端: taskCadFiles/source 字段迁移、derivedPointClouds 注册、取消任务联动 前端: ElapsedTime 时长显示、两步算法流程、canRun 逻辑修复 文档: 新增5份算法性能分析报告
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# coupler-panel-validation
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高铁车钩面板**偏转角测量**算法。输入待测点云 + ROI + 理论 CAD，输出面板相对车体纵轴的两个方向偏转角及最大偏差，并生成 Excel 报表。
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## 这个项目做什么
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给定一块车钩安装面板的扫描点云，算法测量它相对理论安装姿态的**偏转**：
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- `θ_right` —— 面板法向在一个方向上的偏转角（度）
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- `θ_ref` —— 面板法向在另一个方向上的偏转角（度）
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- `dx_y_max` / `dx_z_max` —— 由偏转引起的最大 x 向偏差（mm）
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支持两种输入规模：
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- **单零件点云**（对零件 STP 采样得到的稠密点云）
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- **整车扫描点云**（GB 级 PLY，用 ROI 框出车钩区域后内部流式裁剪）
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## 三件套输入（集成主路径）
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| 输入 | 说明 |
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| **ROI JSON** | 6 个数的轴对齐包围盒，框出待测面板区域（即裁剪超参数） |
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| **点云 PLY** | 待测点云，可为整车（多 GB），算法内部按 ROI 流式裁剪 |
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| **CAD STP** | 理论模型，作辅助 / 审计 |
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输出：`eval_report.xlsx`（含两个偏转角的 GT / 预测 / 误差 + 中间量 + 运行时间）。
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## 快速开始
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```bash
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# 安装（锁定版本见 requirements.txt）
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python -m pip install -r requirements.txt
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pip install -e ".[all]"
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# 三件套集成入口
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python examples/run_integration.py \
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--roi examples/roi_train2_coupler.json \
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--cloud /path/to/train_2_1T.ply \
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--stp /path/to/asm.stp \
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--out runs/train2 \
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--profile train2_coupler
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```
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库调用：
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```python
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from coupler_panel.pipeline import run_coupler_measurement_pipeline
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from coupler_panel.roi_select import load_roi_json
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result = run_coupler_measurement_pipeline(
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input_cloud = "train_2_1T.ply",
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out_dir = "runs/train2",
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profile = "train2_coupler",
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roi_spec = load_roi_json("roi_train2_coupler.json"),
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)
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print(result.theta_right_deg, result.theta_ref_deg)
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```
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## 文档
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| 文档 | 内容 |
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|---|---|
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| [USAGE.md](USAGE.md) | **集成方使用指南** —— 三件套输入、API、ROI JSON、profile、输出、坐标系 |
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| [CHANGES.md](CHANGES.md) | **修改记录** —— 每轮改了什么、为什么、遇到的问题与定位解决 |
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## 坐标系约定
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- 算法以面板法向 `n=(n_x,n_y,n_z)` 相对 x 轴的夹角定义偏转，强制 `n_x>0`。
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- **坐标轴含义由数据集决定**：项目标称约定为 x=纵向、y=宽度、z=高度；但某些整车数据集为 x=车长、y=车高、z=车宽（y/z 对调）。偏转角公式对称、理论 0 不受影响，但 `D_y_max`/`D_z_max` 对应的物理轴随之对调。ROI JSON 的六个边界必须与**点云自身坐标系**一致。详见 USAGE.md。
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