# 进度日志

## Session 5 - 2026-05-15

### 开始时间: 凌晨
### 当前阶段: Phase 12 全部完成
### 状态: complete

**完成的动作**:
1. Phase 12: 系统架构升级
   - 侧边栏视图模式选择器 (操作员/工程师/管理者)
   - 操作员视图: 5 Tab (空间/类型/时间/设备座号/模式识别)
   - 工程师视图: 11 Tab 全开
   - 管理者视图: 5 Tab (SPC/模式识别/健康共性/类型/时间)
   - 综合报告导出: MD 格式 (KPI摘要+类型分布+设备座号+趋势+异常检测+建议)
   - 三档导出: 综合报告(MD) / 筛选数据(CSV) / 精简报告(TXT)
   - 动态 Tab 容器系统 (tab_map + get_tab 函数)

**总计**: 11 个 Tab + 3 种角色视图 + 3 档导出

## Session 4 - 2026-05-15

### 开始时间: 凌晨
### 当前阶段: Phase 11 全部完成
### 状态: complete

**完成的动作**:
1. Phase 11: 多层叠加分析 (新增 Tab 11)
   - 自定义区域划分 (边缘区/中心区/角落区/FPC区/上半区/下半区)
   - 区域缺陷统计 + 叠加可视化图 (虚线区域边界 + 着色散点)
   - 跨批次同座号面板对比 (3列网格并排对比)
   - 同座号跨批次趋势判断 (斜率上升/下降/平稳)
   - 缺陷坐标传播追踪 (同一坐标桶按时间演变 + 类型演变矩阵)

**总计**: 11 个 Tab, 覆盖描述/诊断/预测/叠加四层分析

## Session 2 - 2026-05-15

### 开始时间: 凌晨
### 当前阶段: Phase 6/7/8 全部完成
### 状态: complete

**完成的动作**:
1. Phase 6: SPC 控制图与趋势预警 (新增 Tab 8)
   - X-bar 控制图 (CL/UCL/LCL/UWL/LWL 五线)
   - Western Electric 规则检测 (Rule 1: 3σ越限, Rule 2: 7点连升/连降, Rule 3: 7点在CL同侧)
   - 线性回归趋势判断 (改善中/恶化中/稳定 + 斜率)
   - 4 个 KPI 指标 + 告警清单 + 过程能力结论
2. Phase 7: 重复缺陷坐标检测 (嵌入 Tab 1 底部)
   - (x,y) 坐标分桶算法，可调整分桶大小 (5-50mm)
   - 跨面板重复阈值检测 (2-10 块面板可调)
   - 面板图上用红色气泡标注重复桶，大小=涉及面板数，中间显示数量
   - 输出清单：涉及面板数、缺陷总数、中心坐标、主要类型/严重度
3. Phase 8: CSV 数据上传
   - 侧边栏数据源切换 (内置模拟数据 / 上传CSV文件)
   - 16 字段自动校验 (缺字段报错)
   - 数据格式模板下载
   - 上传后自动替代数据源，所有 Tab 即时生效

**总计**: 10 个 Tab, 数据源支持双模式, 覆盖描述/诊断/预测三层分析

## Session 3 - 2026-05-15

### 开始时间: 凌晨
### 当前阶段: Phase 9/10 全部完成
### 状态: complete

**完成的动作**:
1. Phase 9: 缺陷空间模式自动识别 (新增 Tab 9)
   - 每块面板 5 种模式评分：边缘型、角落型、中心型、线条型、随机型
   - 边缘型 → 缺陷到四边距离 < 12% 占比
   - 角落型 → 四角 15% 区域内缺陷占比
   - 中心型 → 距中心 18% 半径内缺陷占比
   - 线条型 → PCA 第一主成分占比
   - 随机型 → 5x5 网格变异系数的倒数
   - 模式占比统计柱状图 + 模式-根因映射表
   - 面板模式评分明细表
2. Phase 10: 设备健康与共性分析 (新增 Tab 10)
   - 设备健康评分 0-100 (缺陷率40% + 座号集中度30% + 严重度30%)
   - 水平条形图可视化排名 (绿/橙/红)
   - 异常批次自动检测 (缺陷率 > mean + 1σ)
   - 共性分析: 设备共用性/时段共性/座号共性 (异常 vs 正常相对偏差)
   - 异常批次缺陷类型偏差表

**总计**: 10 个 Tab, 数据源支持双模式, 覆盖描述/诊断/预测三层分析

## Session 1 - 2026-05-14

### 开始时间: 下午
### 当前阶段: 全部完成
### 状态: complete

**完成的动作**:
1. 创建规划文件 (task_plan.md / findings.md / progress.md)
2. 完成数据生成脚本 generate_data.py
   - 1193 条缺陷记录，447 块面板，30 批次
   - 8 种缺陷类型 + 3 级严重度
   - 3 台前贴附设备，24 个座号，含座号缺陷偏差模拟
3. 完成 Streamlit 应用 app.py (7 个 Tab)
   - 顶部 KPI 看板(9 个指标)
   - 侧边栏多维筛选(7 个维度)
   - Tab1: 空间集中性(热力图+散点+9宫格+面板标注图)
   - Tab2: 类型集中性(帕累托图+严重度分布)
   - Tab3: 时间集中性(日趋势+小时分布+星期分布+班次对比)
   - Tab4: 批次集中性(缺陷数/率+异常检测)
   - Tab5: 设备座号集中性(设备对比+座号网格热力图+1σ/2σ异常检测+交叉分析)
   - Tab6: 关联分析(类型×严重度+类型×班次+TOP10面板)
   - Tab7: DBSCAN 智能聚类(空间聚类+PCA降维+簇特征表)
4. 数据导出(CSV + TXT 报告)
5. 修复: 空面板无缺陷时标注图报错(加空值检查)
6. 修复: 侧边栏座号默认全选(不再只选前 5 个)
7. 修复: 面板标注图尺寸从 (6,8) 缩为 (3.5,5)
8. 更新 task_plan.md 状态为 complete

**待确认**:
- 老板的具体需求细节
- 现有机器视觉系统的数据格式
- 期望的输出形式