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# PDF 数据提取方案
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## 一、项目概述
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本项目从工程图纸 PDF 中提取尺寸标注数据（数值 + 公差 + 直径符号Φ），基于 Java + Spring Boot + PDFBox 3.x。
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## 二、Φ（直径）符号识别方案
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### 2.1 问题背景
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工程图纸中，直径标注以 Φ 符号前缀表示（如 Φ280 ±0.15）。不同 PDF 生成方式导致 Φ 符号在文本层的表现完全不同：
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| PDF 类型 | Φ 的存在方式 | 可提取性 |
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| AutoCAD 导出 PDF（类型A） | 文字字符（BerlinSansFB-Bold 字体），独立 TextGroup | ✅ 可提取 |
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| 其他 CAD 导出 PDF（类型B） | 矢量图形路径（画的圆+斜线） | ❌ 不可提取 |
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### 2.2 类型A：文字形式 Φ 的提取
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**流程：**
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1. `PositionedTextStripper` 提取文本，乱码字符（如 `¡¤`/U+00A1 U+00A4）通过 `correctGarbledText()` 映射为 Φ（U+03A6）
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2. `TextGrouper` 将相邻文本元素分组，但 Φ 和数字因字体/位置差异通常分属不同 TextGroup
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3. `DimensionIdentifier.findLeadingSymbolGroup()` 在维度数字 TextGroup 的左侧搜索独立的 Φ TextGroup 并拼接
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**关键参数：**
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- 符号集合：`Φ`(U+03A6), `φ`(U+03C6), `Ø`(U+00D8), `ø`(U+00F8), `∅`(U+2205), `⌀`(U+2300)
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- 空间搜索范围：`gapFromSymLeft ∈ [-10, maxGapFromLeft)`，`dy < maxYDelta`
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- `maxGapFromLeft = max(dimFontSize × 5.0, 70)`
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- `maxYDelta = max(dimFontSize × 3.0, 40)`
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- 渲染顺序过滤（seqDiff）：`dimSeq - phiSeq >= 180`
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- AutoCAD PDF 中 Φ 符号在早期渲染层（seqNum ≈ 33-37），数字在后期层（seqNum ≈ 228-239）
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- 真正配对的 seqDiff = 195~205
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- 误配 "160" 的 seqDiff = 173，误配 "6" 的 seqDiff = 6~7
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- 阈值 180 可完美分离
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### 2.3 类型B：矢量图形 Φ 的启发式推断
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当 PDF 中 Φ 是图形路径时（整个页面无任何 Φ 文本字符），采用配合公差启发式规则：
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**规则1 — 配合公差直接推断：**
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- 文本含配合公差代号（如 `230 m6 +0.017`）→ 自动加 Φ
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- 排除：大写 R 开头的代号（如 `15R4`），因为 R+数字 通常表示圆角半径而非配合公差
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**规则2 — 附近配合公差 TextGroup：**
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- 搜索范围：dx < 100, dy < 50（像素坐标）
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- 附近存在 2-3 字符的配合代号文本（如独立的 "H7" TextGroup）→ 加 Φ
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- 示例：`280 ±0.15` 附近有 `H7`(dx=56, dy=14) → 识别为 Φ280
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**已知局限：**
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- 当 Φ 是矢量图形且附近无配合公差代号时（如 `Φ55 ±0.15`），无法自动识别
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- 此类情况需用户在提取结果中手动添加 Φ 前缀
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## 三、文本提取管线
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PDF文件
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PositionedTextStripper.writeString() ← 提取每次文本绘制调用
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│ ├─ 重建 Unicode 文本（TextPosition.getUnicode()）
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│ ├─ correctGarbledText()：修复乱码映射
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│ └─ 生成 TextElement（含坐标、字号、seqNum）
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TextGrouper.group() ← 按空间邻近性分组
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│ └─ 生成 TextGroup 列表
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DimensionIdentifier.identifyDimensions() ← 正则匹配 + 符号拼接
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│ ├─ TextNormalizer.normalizeText()：二次乱码修复
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│ ├─ 正则模式匹配（公差/配合/螺纹/纯数值）
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│ ├─ findLeadingSymbolGroup()：搜索独立Φ TextGroup
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│ ├─ inferDiameterFromContext()：配合公差启发式
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│ └─ findNearbyTolerance()：搜索附近公差文本
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↓
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DimensionResult 列表 ← 最终输出
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## 四、乱码映射表
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### 4.1 correctGarbledText()（PositionedTextStripper）
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| 原始乱码 | 映射结果 | 说明 |
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| `¡¤` (U+00A1 U+00A4) | Φ (U+03A6) | BerlinSansFB-Bold 字体直径符号 |
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| `¡ã` (U+00A1 U+00E3) | ° (U+00B0) | 度数符号 |
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| `¡À` (U+00A1 U+00C0) | ± (U+00B1) | 正负公差 |
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| `¦µ` (U+00A6 U+00B5) | Φ (U+03A6) | 直径符号变体 |
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| `¡Á` (U+00A1 U+00C1) | ± (U+00B1) | 正负公差变体 |
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| 单独 `¡` (U+00A1) | Φ (U+03A6) | ¡¤ 跨 writeString 拆分时 |
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| 单独 `¤` (U+00A4) | 删除 | ¡¤ 跨 writeString 拆分时 |
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| U+FFFD | 删除 | Unicode 替换字符 |
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### 4.2 TextNormalizer.normalizeText()
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与 correctGarbledText 类似的映射，加上：
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- `Φ\u0080` → `Φ`（Windows GBK 尾随控制字符）
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- `Ø\u0080` → `Ø`
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- `±\u0080` → `±`
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- `Æø` (U+00C6 U+00F8) → `Ø`
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- NFC 规范化
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## 五、正则模式优先级
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`identifyDimensions()` 中的匹配顺序（先匹配先处理）：
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1. **PAT_COMPOUND_TOL** — 复合公差文本（如 `+0.03 0`）→ 跳过（不作为尺寸）
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2. **PAT_DIM_SYM_TOL** — 对称公差（如 `280 ±0.15`）
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3. **PAT_DIM_ASYM_TOL** — 非对称公差/斜线（如 `55 +0.03/-0.02`）
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4. **PAT_DIM_LIMIT_TOL** — 非对称公差/空格（如 `55 +0.03 -0.02`）
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5. **PAT_DIM_FIT** — 配合公差（如 `230 m6`、`280 H7`）
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6. **PAT_THREAD** — 螺纹标注（如 `M24×1.5`）
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7. **PAT_PLAIN_DIM** — 纯尺寸数值（如 `270`、`R15`）
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## 六、关键文件
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| 文件 | 职责 |
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| `PositionedTextStripper.java` | PDFBox 文本提取、乱码修复、seqNum 赋值 |
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| `TextGrouper.java` | 按空间邻近性将 TextElement 分组为 TextGroup |
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| `TextNormalizer.java` | 二次乱码映射、NFC 规范化 |
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| `DimensionIdentifier.java` | 尺寸识别核心逻辑（正则 + Φ拼接 + 启发式） |
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| `TitleBlockFilter.java` | 标题栏区域过滤、GD&T/粗糙度排除 |
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| `RegionFilterService.java` | 区域框选模式尺寸提取 |
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| `PdfExtractionService.java` | 提取服务入口 |
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