UI/v2.2.5

README.md

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+# 🌊 FrothAnalysisQtPython - 浮选泡沫图像分析与监控系统
+
+[![Python](https://img.shields.io/badge/Python-3.10%2B-blue.svg)](https://www.python.org/)
+[![PySide6](https://img.shields.io/badge/GUI-PySide6-green.svg)](https://wiki.qt.io/Qt_for_Python)
+[![OpenCV](https://img.shields.io/badge/CV-OpenCV-red.svg)](https://opencv.org/)
+[![License](https://img.shields.io/badge/License-MIT-yellow.svg)](LICENSE)
+
+**FrothAnalysisQtPython** 是一款专为**铅锌浮选工艺**设计的工业级桌面应用程序。系统基于 PySide6
+构建，深度集成了机器视觉算法与工业控制逻辑，能够实时监测**铅快粗、铅精一/二/三**等关键工序的泡沫状态，并结合 OPC 数据实现闭环控制。
+
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+## ✨ 核心功能 (Key Features)
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+### 1. 👁️ 智能机器视觉分析
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+* **多工序监测**: 支持同时连接 4 路工业相机，覆盖铅快粗 (Rougher) 及铅精选 (Cleaner 1-3) 各级工序。
+* **特征提取 (Feature Extraction)**:
+    * **动态特征**: 基于 **SURF** 算法计算泡沫流速、速度方差及流动稳定性。
+    * **纹理特征**: 基于 **GLCM (灰度共生矩阵)** 计算能量、对比度、相关性等纹理指标。
+    * **统计特征**: 实时分析红灰比 (Red/Gray Ratio)、灰度直方图 (偏度/峰度)。
+
+### 2. 📊 实时工艺监控 (Monitoring)
+
+* **KPI 仪表盘**: 实时显示 **原矿铅品位 (Feed)**、**高铅精矿品位 (Conc)** 及 **铅回收率 (Recovery)**。
+* **趋势追踪**: 内置高性能绘图组件 (PyQtGraph)，以 10 分钟为周期动态展示品位变化趋势。
+* **状态指示**: 采用美化的 StatCard 组件，直观展示各指标的实时数值与健康状态。
+
+### 3. 🎛️ 过程智能控制 (Control)
+
+* **双模式切换**: 支持 **自动 (Auto)** 与 **手动 (Manual)** 控制模式无缝切换。
+* **液位控制**: 针对 4 个浮选槽独立配置 PID 参数 ($K_p, K_i, K_d$)，实现液位精准调节。
+* **精准加药**:
+    * 覆盖捕收剂、起泡剂、抑制剂等多种药剂类型。
+    * 实时监控加药流量 (ml/min) 与设备运行状态。
+* **效能评估**: 实时计算系统的**控制效果**、**稳定性指标**及**能耗效率**。
+
+### 4. 📈 历史数据与报表 (History)
+
+* **全参数记录**: 自动记录品位数据及详细的药剂消耗量（丁黄药、乙硫氮、石灰、2#油、DS1/DS2等）。
+* **灵活查询**: 支持按日期范围筛选，提供数据可视化统计（平均品位、最高值、运行时长）。
+* **一键导出**: 支持将查询结果导出为 CSV 格式，便于二次分析。
+
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+
+## 🛠️ 环境依赖 (Requirements)
+
+本项目基于 **Python 3.10+** 开发。主要依赖库如下：
+
+* **GUI**: `PySide6==6.10.0`, `pyqtgraph==0.13.7`
+* **图像处理**: `opencv-python==4.12.0.88`, `numpy==2.2.6`, `matplotlib==3.10.7`
+* **通讯与网络**: `requests==2.32.5`, `opcua==0.98.13`, `python-snap7==2.0.2`
+* **数据处理**: `pandas==2.3.3`
+* **其他**: `cryptography`
+
+---
+
+## 🚀 快速开始 (Quick Start)
+
+### 1. 克隆仓库
+
+```bash
+git clone [https://github.com/YourUsername/FrothAnalysisQtPython.git](https://github.com/YourUsername/FrothAnalysisQtPython.git)
+cd FrothAnalysisQtPython
+```
+
+### 2. 创建并激活虚拟环境
+
+```bash
+# Windows
+python -m venv venv
+venv\Scripts\activate
+
+# Linux/macOS
+python3 -m venv venv
+source venv/bin/activate
+```
+
+### 3. 安装依赖
+
+```bash
+pip install -r requirements.txt
+```
+
+### 4. 配置文件
+
+在运行前，请确保 config/ 和 resources/tags/ 目录下的配置正确：
+
+- OPC 标签表: 编辑 resources/tags/tagList.csv，添加需要采集的标签名称。
+
+- 系统配置: 检查 config/config.json 或相关 Python 配置文件中的相机 IP 和服务器地址。
+
+### 5. 启动系统
+
+```bash
+python main.py
+```
+
+## 📂 项目结构 (Project Structure)
+
+```text
+FrothAnalysisQtPython/
+├── config/                 # 配置中心
+│   ├── camera_configs.py   # 相机节点与RTSP配置
+│   ├── system_settings.json# 全局系统参数
+│   └── tank_configs.py     # 槽体参数配置
+├── data/                   # 数据持久化 (SQLite数据库/自动备份)
+├── logs/                   # 系统运行日志 (按日期归档)
+├── resources/              # 静态资源
+│   ├── styles/             # QSS 界面样式表
+│   └── tags/               # OPC/PLC 点位映射表
+├── src/                    # 源代码
+│   ├── core/               # 核心架构 (Application, EventBus)
+│   ├── services/           # 后端服务
+│   │   ├── opc_service.py  # OPC/HTTP 数据采集与断线重连
+│   │   ├── data_service.py # SQLite 数据存储服务
+│   │   └── video_service.py# 视频流采集与分发
+│   ├── utils/              # 算法工具
+│   │   └── feature_extract.py # SURF, GLCM 特征提取算法
+│   └── views/              # UI 视图层
+│       ├── components/     # 复用组件 (StatCard, TankWidget)
+│       ├── pages/          # 主要页面
+│       │   ├── monitoring_page.py # 实时监控 (KPI, 趋势图)
+│       │   ├── control_page.py    # 智能控制 (PID, 加药)
+│       │   └── history_page.py    # 历史报表 (查询, 导出)
+│       └── main_window.py  # 主窗口框架
+└── main.py                 # 程序入口
+```
+
+## ⚙️ 核心算法说明
+
+### 泡沫流速计算 (SURF)
+
+系统利用 cv2.xfeatures2d_SURF 检测前后两帧图像的特征点，通过 Brute-Force Matcher
+进行匹配，计算特征点位移向量： $$ v = \frac{\sqrt{(x_2-x_1)^2 + (y_2-y_1)^2}}{\Delta t} $$
+
+### 纹理分析 (GLCM)
+
+通过构建灰度共生矩阵，量化泡沫表面的物理特征：
+
+- Homogeneity (同质性): 反映气泡大小分布的均匀程度。
+
+- Contrast (对比度): 反映气泡边缘的清晰度与沟槽深度。
+
+### 闭环控制策略
+
+- 液位控制: 采用增量式 PID 算法，实时调节排矿阀开度。
+
+- 药剂配比: 根据实时品位反馈（Feed/Conc Grade）动态调整丁黄药与乙硫氮的添加比例。

requirements.txt

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-PySide6==6.10.0
-opencv-python==4.12.0.88
-pyqtgraph==0.13.7
-numpy==2.2.6
-requests==2.32.5
-python-snap7==2.0.2
-cryptography==46.0.3
-matplotlib==3.10.7
-pandas==2.3.3
-opcua==0.98.13
+PySide6>=6.10.0
+opencv-python>=4.12.0.88
+pyqtgraph>=0.13.7
+numpy>=2.2.6
+requests>=2.32.5
+python-snap7>=2.0.2
+cryptography>=46.0.3
+matplotlib>=3.10.7
+pandas>=2.3.3
+opcua>=0.98.13
+scikit-image>=0.19.0