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XP.ImageProcessing.Processors/检测分析/AngleMeasurementProcessor.cs

@@ -1,17 +1,17 @@
 // ============================================================================
-// 文件� AngleMeasurementProcessor.cs
-// �述: 角度测�算� �共端点的两�直线夹角
+// 文件名: AngleMeasurementProcessor.cs
+// 描述: 角度测量算子 — 共端点的两条直线夹角
 // 功能:
-//   - 用户定义三个点：端点(顶点)�射�终点�射�终点
-//   - 计算两�射线之间的夹角（0°~180°�
+//   - 用户定义三个点：端点(顶点)、射线1终点、射线2终点
+//   - 计算两条射线之间的夹角（0°~180°）
 //   - 在图像上绘制两条射线、角度弧线和标注
 // ============================================================================
 
 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.Structure;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
 using System.Drawing;
-using XP.ImageProcessing.Core;
 
 namespace XP.ImageProcessing.Processors;
 
@@ -27,7 +27,7 @@ public class AngleMeasurementProcessor : ImageProcessorBase
 
     protected override void InitializeParameters()
     {
-        // 三个点�标（由交互控件注入，使用 double ���整误差�
+        // 三个点坐标（由交互控件注入，使用 double 避免取整误差）
         Parameters.Add("VX", new ProcessorParameter("VX", "VX", typeof(double), 250.0, null, null, "") { IsVisible = false });
         Parameters.Add("VY", new ProcessorParameter("VY", "VY", typeof(double), 250.0, null, null, "") { IsVisible = false });
         Parameters.Add("AX", new ProcessorParameter("AX", "AX", typeof(double), 100.0, null, null, "") { IsVisible = false });
@@ -44,7 +44,7 @@ public class AngleMeasurementProcessor : ImageProcessorBase
 
         OutputData.Clear();
 
-        // �� VA �VB
+        // 向量 VA 和 VB
         double vax = ax - vx, vay = ay - vy;
         double vbx = bx - vx, vby = by - vy;
 
@@ -59,11 +59,11 @@ public class AngleMeasurementProcessor : ImageProcessorBase
             angleDeg = Math.Acos(cosAngle) * 180.0 / Math.PI;
         }
 
-        // 计算角度弧的起始角和扫过角（用于绘制弧线�
+        // 计算角度弧的起始角和扫过角（用于绘制弧线）
         double angleA = Math.Atan2(vay, vax) * 180.0 / Math.PI;
         double angleB = Math.Atan2(vby, vbx) * 180.0 / Math.PI;
 
-        // 确��angleA �angleB 的扫过方�是较�的夹�
+        // 确保从 angleA 到 angleB 的扫过方向是较小的夹角
         double sweep = angleB - angleA;
         if (sweep > 180) sweep -= 360;
         if (sweep < -180) sweep += 360;
@@ -84,4 +84,4 @@ public class AngleMeasurementProcessor : ImageProcessorBase
 
         return inputImage.Clone();
     }
-}
+}

XP.ImageProcessing.Processors/检测分析/BgaVoidRateProcessor.cs

@@ -1,25 +1,25 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件� BgaVoidRateProcessor.cs
-// �述: BGA 空洞率检测算�（两步自动检测法�
+// 文件名: BgaVoidRateProcessor.cs
+// 描述: BGA 空洞率检测算子（两步自动检测法）
 //
 // 处理流程:
-//   第一��焊�定�: 高斯模糊 �Otsu��二值化 �闭���轮廓检��圆度过滤 �椭圆拟�
-//   第二��气泡检� 焊�轮廓掩� ��阈值分��轮廓检���积过滤 �气泡率计�
+//   第一步 — 焊球定位: 高斯模糊 → Otsu反向二值化 → 闭运算 → 轮廓检测 → 圆度过滤 → 椭圆拟合
+//   第二步 — 气泡检测: 焊球轮廓掩码 → 双阈值分割 → 轮廓检测 → 面积过滤 → 气泡率计算
 //
 // 支持多边形ROI限定检测区域，支持IPC-7095标准PASS/FAIL判定
-// 正片模�：焊�暗区域，气泡=亮区�
+// 正片模式：焊球=暗区域，气泡=亮区域
 //
-// 作� �伟 wei.lw.li@hexagon.com
+// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================
 
 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.CvEnum;
 using Emgu.CV.Structure;
 using Emgu.CV.Util;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
 using System.Drawing;
-using XP.ImageProcessing.Core;
 
 namespace XP.ImageProcessing.Processors;
 
@@ -43,7 +43,7 @@ public class BgaVoidRateProcessor : ImageProcessorBase
             LocalizationHelper.GetString("BgaVoidRateProcessor_RoiMode_Desc"),
             new string[] { "None", "Polygon" }));
 
-        // 多边形ROI点数和�标（由UI注入，���，最多支�2个点�
+        // 多边形ROI点数和坐标（由UI注入，不可见，最多支持32个点）
         Parameters.Add("PolyCount", new ProcessorParameter("PolyCount", "PolyCount", typeof(int), 0, null, null, "") { IsVisible = false });
         for (int i = 0; i < 32; i++)
         {
@@ -76,7 +76,7 @@ public class BgaVoidRateProcessor : ImageProcessorBase
             typeof(double), 0.5, 0.0, 1.0,
             LocalizationHelper.GetString("BgaVoidRateProcessor_BgaCircularity_Desc")));
 
-        // ── 第二步：气泡检测��──
+        // ── 第二步：气泡检测参数 ──
         Parameters.Add("MinThreshold", new ProcessorParameter(
             "MinThreshold",
             LocalizationHelper.GetString("BgaVoidRateProcessor_MinThreshold"),
@@ -148,7 +148,7 @@ public class BgaVoidRateProcessor : ImageProcessorBase
         OutputData["RoiMode"] = roiMode;
         OutputData["RoiMask"] = roiMask;
 
-        _logger.Debug("BgaVoidRate 两步� BgaArea=[{Min},{Max}], Blur={Blur}, Circ={Circ}, Thresh=[{TMin},{TMax}]",
+        _logger.Debug("BgaVoidRate 两步法: BgaArea=[{Min},{Max}], Blur={Blur}, Circ={Circ}, Thresh=[{TMin},{TMax}]",
             bgaMinArea, bgaMaxArea, bgaBlurSize, bgaCircularity, minThresh, maxThresh);
 
         // ================================================================
@@ -156,7 +156,7 @@ public class BgaVoidRateProcessor : ImageProcessorBase
         // ================================================================
         var bgaResults = DetectBgaBalls(inputImage, bgaBlurSize, bgaMinArea, bgaMaxArea, bgaCircularity, roiMask);
 
-        _logger.Information("第一步完� 检测到 {Count} 个BGA焊�", bgaResults.Count);
+        _logger.Information("第一步完成: 检测到 {Count} 个BGA焊球", bgaResults.Count);
 
         if (bgaResults.Count == 0)
         {
@@ -176,7 +176,7 @@ public class BgaVoidRateProcessor : ImageProcessorBase
         }
 
         // ================================================================
-        // 第二步：在�个焊�区域内检测气�
+        // 第二步：在每个焊球区域内检测气泡
         // ================================================================
         int totalBgaArea = 0;
         int totalVoidArea = 0;
@@ -193,13 +193,13 @@ public class BgaVoidRateProcessor : ImageProcessorBase
         double overallVoidRate = totalBgaArea > 0 ? (double)totalVoidArea / totalBgaArea * 100.0 : 0;
         string classification = overallVoidRate <= voidLimit ? "PASS" : "FAIL";
 
-        // 检查�个焊�是��独超�
+        // 检查每个焊球是否单独超标
         foreach (var bga in bgaResults)
         {
             bga.Classification = bga.VoidRate <= voidLimit ? "PASS" : "FAIL";
         }
 
-        _logger.Information("第二步完� 总气泡率={VoidRate:F1}%, 气泡�{Count}, 判定={Class}",
+        _logger.Information("第二步完成: 总气泡率={VoidRate:F1}%, 气泡数={Count}, 判定={Class}",
             overallVoidRate, totalVoidCount, classification);
 
         // 输出数据
@@ -222,7 +222,7 @@ public class BgaVoidRateProcessor : ImageProcessorBase
 
     /// <summary>
     /// 第一步：自动检测BGA焊球位置
-    /// 使用Otsu二值化 + 轮廓检�+ 圆度过滤 + 椭圆拟�
+    /// 使用Otsu二值化 + 轮廓检测 + 圆度过滤 + 椭圆拟合
     /// </summary>
     private List<BgaBallInfo> DetectBgaBalls(Image<Gray, byte> input, int blurSize, int minArea, int maxArea, double minCircularity, Image<Gray, byte>? roiMask)
     {
@@ -233,7 +233,7 @@ public class BgaVoidRateProcessor : ImageProcessorBase
         var blurred = new Image<Gray, byte>(w, h);
         CvInvoke.GaussianBlur(input, blurred, new Size(blurSize, blurSize), 0);
 
-        // Otsu自动二值化（X-Ray正片：焊�暗区域）
+        // Otsu自动二值化（X-Ray正片：焊球=暗区域）
         var binary = new Image<Gray, byte>(w, h);
         CvInvoke.Threshold(blurred, binary, 0, 255, ThresholdType.Otsu | ThresholdType.BinaryInv);
 
@@ -264,7 +264,7 @@ public class BgaVoidRateProcessor : ImageProcessorBase
             double circularity = 4.0 * Math.PI * area / (perimeter * perimeter);
             if (circularity < minCircularity) continue;
 
-            // 需�至�个点�能拟�椭圆
+            // 需要至少5个点才能拟合椭圆
             if (contours[i].Size < 5) continue;
 
             var ellipse = CvInvoke.FitEllipse(contours[i]);
@@ -284,7 +284,7 @@ public class BgaVoidRateProcessor : ImageProcessorBase
             });
         }
 
-        // 按�积从大到�排�
+        // 按面积从大到小排序
         results.Sort((a, b) => b.BgaArea.CompareTo(a.BgaArea));
         for (int i = 0; i < results.Count; i++) results[i].Index = i + 1;
 
@@ -296,8 +296,8 @@ public class BgaVoidRateProcessor : ImageProcessorBase
     }
 
     /// <summary>
-    /// 第二步：在�个BGA焊�区域内检测气�
-    /// 使用焊�轮廓作为掩�，�阈值分割气泡区�
+    /// 第二步：在单个BGA焊球区域内检测气泡
+    /// 使用焊球轮廓作为掩码，双阈值分割气泡区域
     /// </summary>
     private void DetectVoidsInBga(Image<Gray, byte> input, BgaBallInfo bga, int minThresh, int maxThresh, int minVoidArea)
     {
@@ -314,7 +314,7 @@ public class BgaVoidRateProcessor : ImageProcessorBase
         int bgaPixels = CvInvoke.CountNonZero(mask);
         bga.BgaArea = bgaPixels;
 
-        // �阈值分割（正片模�：气�亮，�度在[minThresh, maxThresh]范围内判为气泡）
+        // 双阈值分割（正片模式：气泡=亮，灰度在[minThresh, maxThresh]范围内判为气泡）
         var voidImg = new Image<Gray, byte>(w, h);
         byte[,,] srcData = input.Data;
         byte[,,] dstData = voidImg.Data;
@@ -361,7 +361,7 @@ public class BgaVoidRateProcessor : ImageProcessorBase
             });
         }
 
-        // 按�积从大到�排�
+        // 按面积从大到小排序
         bga.Voids.Sort((a, b) => b.Area.CompareTo(a.Area));
         for (int i = 0; i < bga.Voids.Count; i++) bga.Voids[i].Index = i + 1;
 
@@ -400,4 +400,4 @@ public class VoidInfo
     public double AreaPercent { get; set; }
     public Rectangle BoundingBox { get; set; }
     public Point[] ContourPoints { get; set; } = Array.Empty<Point>();
-}
+}

XP.ImageProcessing.Processors/检测分析/ContourDetectionProcessor.cs

@@ -1,23 +1,23 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件� ContourProcessor.cs
+// 文件名: ContourProcessor.cs
 // 描述: 轮廓查找算子，用于检测和分析图像中的轮廓
 // 功能:
-//   - 检测图�中的外部轮�
+//   - 检测图像中的外部轮廓
 //   - 根据面积范围过滤轮廓
-//   - 计算轮廓的几何特�（�积�周长�中心�外接矩形等�
-//   - 输出轮廓信�供�续处�使�
-// 算法: 基于OpenCV的轮廓检测算�
-// 作� �伟 wei.lw.li@hexagon.com
+//   - 计算轮廓的几何特征（面积、周长、中心、外接矩形等）
+//   - 输出轮廓信息供后续处理使用
+// 算法: 基于OpenCV的轮廓检测算法
+// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================
 
 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.CvEnum;
 using Emgu.CV.Structure;
 using Emgu.CV.Util;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
 using System.Drawing;
-using XP.ImageProcessing.Core;
 
 namespace XP.ImageProcessing.Processors;
 
@@ -117,7 +117,7 @@ public class ContourProcessor : ImageProcessorBase
 
         OutputData.Clear();
 
-        // 创建输入图�的副本用于处�
+        // 创建输入图像的副本用于处理
         Image<Gray, byte> processImage = inputImage.Clone();
 
         // 步骤1：如果启用阈值分割，先进行二值化
@@ -128,18 +128,18 @@ public class ContourProcessor : ImageProcessorBase
 
             if (useOtsu)
             {
-                // 使用Otsu自动阈�
+                // 使用Otsu自动阈值
                 CvInvoke.Threshold(processImage, thresholdImage, 0, 255, ThresholdType.Otsu);
                 _logger.Debug("Applied Otsu threshold");
             }
             else
             {
-                // 使用固定阈�
+                // 使用固定阈值
                 CvInvoke.Threshold(processImage, thresholdImage, thresholdValue, 255, ThresholdType.Binary);
                 _logger.Debug("Applied binary threshold with value {ThresholdValue}", thresholdValue);
             }
 
-            // �存阈值处��的图�用于调�
+            // 保存阈值处理后的图像用于调试
             try
             {
                 string debugPath = Path.Combine("logs", $"contour_threshold_{DateTime.Now:yyyyMMdd_HHmmss}.png");
@@ -156,7 +156,7 @@ public class ContourProcessor : ImageProcessorBase
             processImage = thresholdImage;
         }
 
-        // 步骤2：如果目标是黑色区域，需��转图�
+        // 步骤2：如果目标是黑色区域，需要反转图像
         bool isBlackTarget = targetColor != null &&
             (targetColor.Equals("Black", StringComparison.OrdinalIgnoreCase) ||
              targetColor.Equals("黑色", StringComparison.OrdinalIgnoreCase));
@@ -180,7 +180,7 @@ public class ContourProcessor : ImageProcessorBase
             }
         }
 
-        // 步骤3：查找轮�
+        // 步骤3：查找轮廓
         using (VectorOfVectorOfPoint contours = new VectorOfVectorOfPoint())
         {
             Mat hierarchy = new Mat();

XP.ImageProcessing.Processors/检测分析/EllipseDetectionProcessor.cs

@@ -1,64 +1,53 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件� EllipseDetectionProcessor.cs
-// �述: 椭圆检测算�，基于轮廓分�和椭圆拟�检测图�中的椭�
+// 文件名: EllipseDetectionProcessor.cs
+// 描述: 椭圆检测算子，基于轮廓分析和椭圆拟合检测图像中的椭圆
 // 功能:
-//   - 阈值分�+ 轮廓��
-//   - 椭圆拟�（FitEllipse�
-//   - �积/轴长/离心�拟�误差多维过滤
-//   - 支��阈值分割和 Otsu 自动阈�
-// 算法: 阈值分�+ OpenCV FitEllipse
-// 作� �伟 wei.lw.li@hexagon.com
+//   - 阈值分割 + 轮廓提取
+//   - 椭圆拟合（FitEllipse）
+//   - 面积/轴长/离心率/拟合误差多维过滤
+//   - 支持双阈值分割和 Otsu 自动阈值
+// 算法: 阈值分割 + OpenCV FitEllipse
+// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================
 
 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.CvEnum;
 using Emgu.CV.Structure;
 using Emgu.CV.Util;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
 using System.Drawing;
-using XP.ImageProcessing.Core;
 
 namespace XP.ImageProcessing.Processors;
 
 /// <summary>
-/// 椭圆检测结�
+/// 椭圆检测结果
 /// </summary>
 public class EllipseInfo
 {
     /// <summary>序号</summary>
     public int Index { get; set; }
-
     /// <summary>中心点X</summary>
     public float CenterX { get; set; }
-
     /// <summary>中心点Y</summary>
     public float CenterY { get; set; }
-
     /// <summary>长轴长度</summary>
     public float MajorAxis { get; set; }
-
     /// <summary>短轴长度</summary>
     public float MinorAxis { get; set; }
-
-    /// <summary>旋转角度（度�/summary>
+    /// <summary>旋转角度（度）</summary>
     public float Angle { get; set; }
-
     /// <summary>面积</summary>
     public double Area { get; set; }
-
     /// <summary>周长</summary>
     public double Perimeter { get; set; }
-
-    /// <summary>离心�(0=� 接近1=�椭�</summary>
+    /// <summary>离心率 (0=圆, 接近1=扁椭圆)</summary>
     public double Eccentricity { get; set; }
-
     /// <summary>拟合误差（像素）</summary>
     public double FitError { get; set; }
-
     /// <summary>轮廓点集</summary>
     public Point[] ContourPoints { get; set; } = Array.Empty<Point>();
-
     /// <summary>外接矩形</summary>
     public Rectangle BoundingBox { get; set; }
 }
@@ -81,7 +70,7 @@ public class EllipseDetector
     public double MaxFitError { get; set; } = 5.0;
     public int Thickness { get; set; } = 2;
 
-    /// <summary>执行椭圆检�/summary>
+    /// <summary>执行椭圆检测</summary>
     public List<EllipseInfo> Detect(Image<Gray, byte> inputImage, Image<Gray, byte>? roiMask = null)
     {
         _logger.Debug("Ellipse detection started: UseOtsu={UseOtsu}, MinThreshold={Min}, MaxThreshold={Max}",
@@ -197,7 +186,7 @@ public class EllipseDetector
 }
 
 /// <summary>
-/// 椭圆检测算�
+/// 椭圆检测算子
 /// </summary>
 public class EllipseDetectionProcessor : ImageProcessorBase
 {
@@ -211,7 +200,7 @@ public class EllipseDetectionProcessor : ImageProcessorBase
 
     protected override void InitializeParameters()
     {
-        // ── 多边形ROI（由UI注入，最�2个点�──
+        // ── 多边形ROI（由UI注入，最多32个点） ──
         Parameters.Add("PolyCount", new ProcessorParameter("PolyCount", "PolyCount", typeof(int), 0, null, null, "") { IsVisible = false });
         for (int i = 0; i < 32; i++)
         {
@@ -311,4 +300,4 @@ public class EllipseDetectionProcessor : ImageProcessorBase
         _logger.Information("Ellipse detection completed: detected {Count} ellipses", ellipses.Count);
         return inputImage.Clone();
     }
-}
+}

XP.ImageProcessing.Processors/检测分析/FillRateProcessor.cs

@@ -1,26 +1,26 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件� FillRateProcessor.cs
+// 文件名: FillRateProcessor.cs
 // 描述: 通孔填锡率测量算子（倾斜投影几何法），基于四椭圆ROI
 // 功能:
-//   - 样�倾斜�5°放置，利用投影�移关系计算填锡率
-//   - 四个椭圆定义�
+//   - 样品倾斜约45°放置，利用投影位移关系计算填锡率
+//   - 四个椭圆定义：
 //     E1 = 通孔底部轮廓
 //     E2 = 通孔顶部轮廓
-//     E3 = 填锡起点（与E1��，代�%填锡�
-//     E4 = 填锡终点（锡实际填充到的高度�
-//   - 填锡�= |E4中心 - E3中心| / |E2中心 - E1中心| × 100%
-//   - 纯几何方法，��赖�度分�
-//   - IPC-610 THT 分级判定（Class 1/2/3�
+//     E3 = 填锡起点（与E1重合，代表0%填锡）
+//     E4 = 填锡终点（锡实际填充到的高度）
+//   - 填锡率 = |E4中心 - E3中心| / |E2中心 - E1中心| × 100%
+//   - 纯几何方法，不依赖灰度分析
+//   - IPC-610 THT 分级判定（Class 1/2/3）
 // 算法: 倾斜投影位移比例
-// 作� �伟 wei.lw.li@hexagon.com
+// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================
 
 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.Structure;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
 using System.Drawing;
-using XP.ImageProcessing.Core;
 
 namespace XP.ImageProcessing.Processors;
 
@@ -42,7 +42,7 @@ public class FillRateProcessor : ImageProcessorBase
         // 四个椭圆（由交互控件注入，UI不可见）
         AddEllipseParams("E1", 200, 250, 60, 50, 0);  // 底部
         AddEllipseParams("E2", 220, 180, 60, 50, 0);  // 顶部
-        AddEllipseParams("E3", 200, 250, 60, 50, 0);  // 填锡起点�E1�
+        AddEllipseParams("E3", 200, 250, 60, 50, 0);  // 填锡起点（=E1）
         AddEllipseParams("E4", 210, 220, 55, 45, 0);  // 填锡终点
 
         Parameters.Add("THTLimit", new ProcessorParameter(
@@ -78,7 +78,7 @@ public class FillRateProcessor : ImageProcessorBase
         int e3cx = GetParameter<int>("E3_CX"), e3cy = GetParameter<int>("E3_CY");
         int e4cx = GetParameter<int>("E4_CX"), e4cy = GetParameter<int>("E4_CY");
 
-        // 获�椭圆轴�数（用于绘制�
+        // 获取椭圆轴参数（用于绘制）
         double e1a = GetParameter<double>("E1_A"), e1b = GetParameter<double>("E1_B"), e1ang = GetParameter<double>("E1_Angle");
         double e2a = GetParameter<double>("E2_A"), e2b = GetParameter<double>("E2_B"), e2ang = GetParameter<double>("E2_Angle");
         double e3a = GetParameter<double>("E3_A"), e3b = GetParameter<double>("E3_B"), e3ang = GetParameter<double>("E3_Angle");
@@ -89,17 +89,17 @@ public class FillRateProcessor : ImageProcessorBase
 
         OutputData.Clear();
 
-        // 计算通孔全高度的投影�移（E1底部 �E2顶部�
+        // 计算通孔全高度的投影位移（E1底部 → E2顶部）
         double fullDx = e2cx - e1cx;
         double fullDy = e2cy - e1cy;
         double fullDistance = Math.Sqrt(fullDx * fullDx + fullDy * fullDy);
 
-        // 计算填锡高度的投影�移（E3起点 �E4终点�
+        // 计算填锡高度的投影位移（E3起点 → E4终点）
         double fillDx = e4cx - e3cx;
         double fillDy = e4cy - e3cy;
         double fillDistance = Math.Sqrt(fillDx * fillDx + fillDy * fillDy);
 
-        // 填锡�= 填锡�移 / 全高度��
+        // 填锡率 = 填锡位移 / 全高度位移
         double fillRate = fullDistance > 0 ? (fillDistance / fullDistance) * 100.0 : 0;
         fillRate = Math.Clamp(fillRate, 0, 100);
 
@@ -130,4 +130,4 @@ public class FillRateProcessor : ImageProcessorBase
 
         return inputImage.Clone();
     }
-}
+}

XP.ImageProcessing.Processors/检测分析/LineMeasurementProcessor.cs

@@ -1,27 +1,28 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件��? LineMeasurementProcessor.cs
-// 描述: 直线测量算子，用于测量图像中两点之间的距��?
+// 文件名: LineMeasurementProcessor.cs
+// 描述: 直线测量算子，用于测量图像中两点之间的距离
 // 功能:
-//   - 用户指定两个点坐标（像素坐标��?
-//   - 计算两点之间的欧氏距离（像素单位��?
-//   - 支持像素尺寸标定，输出实际物理距��?
+//   - 用户指定两个点坐标（像素坐标）
+//   - 计算两点之间的欧氏距离（像素单位）
+//   - 支持像素尺寸标定，输出实际物理距离
 //   - 在图像上绘制测量线和标注
-//   - 输出测量结果供后续处理使��?
+//   - 输出测量结果供后续处理使用
 // 算法: 欧氏距离计算
-// 作��? 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
+// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================
 
 using Emgu.CV;
+using Emgu.CV.CvEnum;
 using Emgu.CV.Structure;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
 using System.Drawing;
-using XP.ImageProcessing.Core;
 
 namespace XP.ImageProcessing.Processors;
 
 /// <summary>
-/// 直线测量算子 - 测量两点之间的距��?
+/// 直线测量算子 - 测量两点之间的距离
 /// </summary>
 public class LineMeasurementProcessor : ImageProcessorBase
 {
@@ -40,28 +41,28 @@ public class LineMeasurementProcessor : ImageProcessorBase
             LocalizationHelper.GetString("LineMeasurementProcessor_X1"),
             typeof(int), 100, null, null,
             LocalizationHelper.GetString("LineMeasurementProcessor_X1_Desc"))
-        { IsVisible = false });
+            { IsVisible = false });
 
         Parameters.Add("Y1", new ProcessorParameter(
             "Y1",
             LocalizationHelper.GetString("LineMeasurementProcessor_Y1"),
             typeof(int), 100, null, null,
             LocalizationHelper.GetString("LineMeasurementProcessor_Y1_Desc"))
-        { IsVisible = false });
+            { IsVisible = false });
 
         Parameters.Add("X2", new ProcessorParameter(
             "X2",
             LocalizationHelper.GetString("LineMeasurementProcessor_X2"),
             typeof(int), 400, null, null,
             LocalizationHelper.GetString("LineMeasurementProcessor_X2_Desc"))
-        { IsVisible = false });
+            { IsVisible = false });
 
         Parameters.Add("Y2", new ProcessorParameter(
             "Y2",
             LocalizationHelper.GetString("LineMeasurementProcessor_Y2"),
             typeof(int), 400, null, null,
             LocalizationHelper.GetString("LineMeasurementProcessor_Y2_Desc"))
-        { IsVisible = false });
+            { IsVisible = false });
 
         Parameters.Add("PixelSize", new ProcessorParameter(
             "PixelSize",
@@ -119,7 +120,7 @@ public class LineMeasurementProcessor : ImageProcessorBase
         // 计算实际距离
         double actualDistance = pixelDistance * pixelSize;
 
-        // 计算角度（相对于水平方向��?
+        // 计算角度（相对于水平方向）
         double angleRad = Math.Atan2(dy, dx);
         double angleDeg = angleRad * 180.0 / Math.PI;
 
@@ -146,4 +147,4 @@ public class LineMeasurementProcessor : ImageProcessorBase
 
         return inputImage.Clone();
     }
-}
+}

XP.ImageProcessing.Processors/检测分析/PointToLineProcessor.cs

@@ -1,21 +1,22 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件� PointToLineProcessor.cs
+// 文件名: PointToLineProcessor.cs
 // 描述: 点到直线距离测量算子
 // 功能:
 //   - 用户定义一条直线（两个端点）和一个测量点
-//   - 计算测�点到直线的垂直��
+//   - 计算测量点到直线的垂直距离
 //   - 支持像素尺寸标定输出物理距离
 //   - 在图像上绘制直线、测量点、垂足和距离标注
 // 算法: 点到直线距离公式
-// 作� �伟 wei.lw.li@hexagon.com
+// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================
 
 using Emgu.CV;
+using Emgu.CV.CvEnum;
 using Emgu.CV.Structure;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
 using System.Drawing;
-using XP.ImageProcessing.Core;
 
 namespace XP.ImageProcessing.Processors;
 
@@ -31,7 +32,7 @@ public class PointToLineProcessor : ImageProcessorBase
 
     protected override void InitializeParameters()
     {
-        // 直线两端�+ 测�点（由交互控件注入）
+        // 直线两端点 + 测量点（由交互控件注入）
         Parameters.Add("L1X", new ProcessorParameter("L1X", "L1X", typeof(int), 100, null, null, "") { IsVisible = false });
         Parameters.Add("L1Y", new ProcessorParameter("L1Y", "L1Y", typeof(int), 200, null, null, "") { IsVisible = false });
         Parameters.Add("L2X", new ProcessorParameter("L2X", "L2X", typeof(int), 400, null, null, "") { IsVisible = false });
@@ -79,7 +80,7 @@ public class PointToLineProcessor : ImageProcessorBase
 
         if (abLen > 0.001)
         {
-            // �积求��
+            // 叉积求距离
             double cross = Math.Abs(abx * (l1y - py) - aby * (l1x - px));
             pixelDistance = cross / abLen;
 
@@ -112,4 +113,4 @@ public class PointToLineProcessor : ImageProcessorBase
 
         return inputImage.Clone();
     }
-}
+}

XP.ImageProcessing.Processors/检测分析/VoidMeasurementProcessor.cs

@@ -1,22 +1,22 @@
 // ============================================================================
-// 文件� VoidMeasurementProcessor.cs
+// 文件名: VoidMeasurementProcessor.cs
 // 描述: 空隙测量算子
 //
 // 处理流程:
 //   1. 构建多边形ROI掩码，计算ROI面积
-//   2. 在ROI内进行�阈值分割��气泡区�
+//   2. 在ROI内进行双阈值分割提取气泡区域
 //   3. 形态学膨胀合并相邻气泡
 //   4. 轮廓检测，计算每个气泡面积
-//   5. 计算空隙�= 总气泡��/ ROI�积
+//   5. 计算空隙率 = 总气泡面积 / ROI面积
 // ============================================================================
 
 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.CvEnum;
 using Emgu.CV.Structure;
 using Emgu.CV.Util;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
 using System.Drawing;
-using XP.ImageProcessing.Core;
 
 namespace XP.ImageProcessing.Processors;
 
@@ -32,7 +32,7 @@ public class VoidMeasurementProcessor : ImageProcessorBase
 
     protected override void InitializeParameters()
     {
-        // ── 多边形ROI（由UI注入，最�2个点�──
+        // ── 多边形ROI（由UI注入，最多32个点） ──
         Parameters.Add("PolyCount", new ProcessorParameter("PolyCount", "PolyCount", typeof(int), 0, null, null, "") { IsVisible = false });
         for (int i = 0; i < 32; i++)
         {
@@ -40,7 +40,7 @@ public class VoidMeasurementProcessor : ImageProcessorBase
             Parameters.Add($"PolyY{i}", new ProcessorParameter($"PolyY{i}", $"PolyY{i}", typeof(int), 0, null, null, "") { IsVisible = false });
         }
 
-        // ── 气泡检测��──
+        // ── 气泡检测参数 ──
         Parameters.Add("MinThreshold", new ProcessorParameter(
             "MinThreshold",
             LocalizationHelper.GetString("VoidMeasurementProcessor_MinThreshold"),
@@ -109,7 +109,7 @@ public class VoidMeasurementProcessor : ImageProcessorBase
         }
         else
         {
-            // 无ROI时使用全�
+            // 无ROI时使用全图
             roiMask = new Image<Gray, byte>(w, h);
             roiMask.SetValue(new Gray(255));
         }
@@ -152,7 +152,7 @@ public class VoidMeasurementProcessor : ImageProcessorBase
             CvInvoke.BitwiseAnd(voidImg, roiMask, voidImg);
         }
 
-        // ── 轮廓检�──
+        // ── 轮廓检测 ──
         using var contours = new VectorOfVectorOfPoint();
         using var hierarchy = new Mat();
         CvInvoke.FindContours(voidImg, contours, hierarchy, RetrType.External, ChainApproxMethod.ChainApproxSimple);
@@ -183,7 +183,7 @@ public class VoidMeasurementProcessor : ImageProcessorBase
             });
         }
 
-        // 按�积从大到�排�
+        // 按面积从大到小排序
         voids.Sort((a, b) => b.Area.CompareTo(a.Area));
         for (int i = 0; i < voids.Count; i++) voids[i].Index = i + 1;
 
@@ -227,4 +227,4 @@ public class VoidRegionInfo
     public double AreaPercent { get; set; }
     public Rectangle BoundingBox { get; set; }
     public Point[] ContourPoints { get; set; } = Array.Empty<Point>();
-}
+}