1

database/config/annotation_result.yaml

 channel1:
-  annotation_count: 2
+  annotation_count: 1
   areas:
     area_1:
       height: 20mm
       name: 通道1_区域1
-    area_2:
-      height: 20mm
-      name: 通道1_区域2
   boxes:
-  - - 520
-    - 576
-    - 288
-  - - 1289
-    - 645
-    - 352
+  - - 881
+    - 799
+    - 192
   fixed_bottoms:
-  - 691
-  - 785
+  - 875
   fixed_tops:
-  - 460
-  - 504
-  last_updated: '2025-11-29 14:57:04'
+  - 722
+  last_updated: '2025-11-29 16:02:16'
 channel2:
   annotation_count: 1
   areas:

database/config/channel_config.yaml

@@ -17,23 +17,23 @@ channels:
     name: '4'
 channel2:
   general:
-    task_id: '1'
-    task_name: '1'
-    save_liquid_data_path: d:\restructure\liquid_level_line_detection_system\database\mission_result\1_1
+    task_id: '21'
+    task_name: '321'
+    save_liquid_data_path: d:\restructure\liquid_level_line_detection_system\database\mission_result\21_321
 channel3:
   general:
-    task_id: '1'
-    task_name: '1'
-    save_liquid_data_path: d:\restructure\liquid_level_line_detection_system\database\mission_result\1_1
+    task_id: '21'
+    task_name: '321'
+    save_liquid_data_path: d:\restructure\liquid_level_line_detection_system\database\mission_result\21_321
 channel4:
   general:
-    task_id: '1'
-    task_name: '1'
-    save_liquid_data_path: d:\restructure\liquid_level_line_detection_system\database\mission_result\1_1
+    task_id: '21'
+    task_name: '321'
+    save_liquid_data_path: d:\restructure\liquid_level_line_detection_system\database\mission_result\21_321
 channel1:
   general:
-    task_id: '1'
-    task_name: '1'
+    task_id: '21'
+    task_name: '321'
     area_count: 0
     safe_low: 2.0mm
     safe_high: 10.0mm
@@ -41,7 +41,7 @@ channel1:
     video_format: AVI
     push_address: ''
     video_path: ''
-    save_liquid_data_path: d:\restructure\liquid_level_line_detection_system\database\mission_result\1_1
+    save_liquid_data_path: d:\restructure\liquid_level_line_detection_system\database\mission_result\21_321
     areas:
       area_1: 通道1_区域1
     area_heights:

database/config/mission/1_1.yaml

-task_id: '1'
-task_name: '1'
-status: 未启动
-selected_channels:
-- 通道1
-- 通道2
-- 通道3
-- 通道4
-created_time: '2025-11-26 19:53:35'
-mission_result_folder_path: d:\restructure\liquid_level_line_detection_system\database\mission_result\1_1

database/config/mission/1_test.yaml

-task_id: '1'
-task_name: test
-status: 未启动
-selected_channels:
-- 通道1
-- 通道2
-- 通道3
-- 通道4
-created_time: '2025-11-26 19:46:34'
-mission_result_folder_path: d:\restructure\liquid_level_line_detection_system\database\mission_result\1_test

database/config/mission/2 去_去.yaml

-task_id: 2 去
-task_id: 2 去
-task_name: 去
-status: 未启动
-selected_channels:
-- 通道1
-created_time: '2025-11-29 13:30:07'
-mission_result_folder_path: D:\restructure\liquid_level_line_detection_system\database\mission_result\2
-  去_去
+++ /dev/null

database/config/mission/2_test.yaml

-task_id: '2'
-task_name: test
-status: 未启动
-selected_channels:
-- 通道1
-- 通道2
-- 通道3
-- 通道4
-created_time: '2025-11-26 20:01:16'
-mission_result_folder_path: d:\restructure\liquid_level_line_detection_system\database\mission_result\2_test

database/config/mission/test_test.yaml

+task_id: test
+task_name: test
+status: 未启动
+selected_channels:
+- 通道1
+created_time: '2025-11-29 15:52:05'
+mission_result_folder_path: D:\restructure\liquid_level_line_detection_system\database\mission_result\test_test

database/config/mission/而且_啊.yaml

-task_id: 而且
-task_id: 而且
-task_name: 啊
-status: 未启动
-selected_channels:
-- 通道1
-- 通道2
-created_time: '2025-11-29 13:08:14'
-mission_result_folder_path: D:\restructure\liquid_level_line_detection_system\database\mission_result\而且_啊
+++ /dev/null

database/config/mission/让穷人_阿萨.yaml

-task_id: 让穷人
-task_id: 让穷人
-task_name: 阿萨
-status: 未启动
-selected_channels:
-- 通道3
-created_time: '2025-11-29 13:07:27'
-mission_result_folder_path: D:\restructure\liquid_level_line_detection_system\database\mission_result\让穷人_阿萨
+++ /dev/null

database/config/mission/阿达_的撒.yaml

-task_id: 阿达
-task_id: 阿达
-task_name: 的撒
-status: 未启动
-selected_channels:
-- 通道2
-created_time: '2025-11-29 13:24:17'
-mission_result_folder_path: D:\restructure\liquid_level_line_detection_system\database\mission_result\阿达_的撒
+++ /dev/null

database/mission_result/1_1/通道2_区域1.csv

-2025-11-29-12:30:08.495 0.0
-2025-11-29-12:30:08.495 0.0
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+2025-11-29-15:52:52.347 19.2
+2025-11-29-15:52:52.479 19.0
+2025-11-29-15:52:52.738 19.2
+2025-11-29-15:52:52.866 19.2
+2025-11-29-15:52:53.058 19.2
+2025-11-29-15:52:53.246 19.2
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+2025-11-29-15:52:53.659 19.2
+2025-11-29-15:52:53.849 0.0
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+2025-11-29-15:52:54.260 19.1
+2025-11-29-15:52:54.467 19.1
+2025-11-29-15:52:54.744 19.2
+2025-11-29-15:52:54.921 19.2
+2025-11-29-15:52:55.150 19.2
+2025-11-29-15:52:55.323 19.2
+2025-11-29-15:52:55.511 19.2
+2025-11-29-15:52:55.703 0.0
+2025-11-29-15:52:55.933 19.2
+2025-11-29-15:52:56.121 19.2
+2025-11-29-15:52:56.341 19.1
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+2025-11-29-15:52:56.718 19.1
+2025-11-29-15:52:56.914 19.2
+2025-11-29-15:52:57.114 0.0
+2025-11-29-15:52:57.357 0.0
+2025-11-29-15:52:57.533 0.0
+2025-11-29-15:52:57.736 0.0
+2025-11-29-15:52:57.956 19.1
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+2025-11-29-15:53:05.174 19.2
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+2025-11-29-15:53:05.572 19.1
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+2025-11-29-15:53:06.828 19.2
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+2025-11-29-15:53:07.449 19.1
+2025-11-29-15:53:07.656 19.1
+2025-11-29-15:53:07.863 19.1
+2025-11-29-15:53:08.087 19.2
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+2025-11-29-15:53:08.914 0.0
+2025-11-29-15:53:09.101 19.1
+2025-11-29-15:53:09.302 0.0
+2025-11-29-15:53:09.508 0.0
+2025-11-29-15:53:09.714 18.4
+2025-11-29-15:53:09.921 0.0
+2025-11-29-15:53:10.126 19.0
+2025-11-29-15:53:10.342 19.1
+2025-11-29-15:53:10.537 19.1
+2025-11-29-15:53:10.741 19.0
+2025-11-29-15:53:10.947 0.0
+2025-11-29-15:53:11.143 18.4
+2025-11-29-15:53:11.347 19.0
+2025-11-29-15:53:11.552 19.0
+2025-11-29-15:53:40.333 0.0
+2025-11-29-15:53:40.377 0.0
+2025-11-29-15:53:40.578 0.0
+2025-11-29-15:53:40.780 0.0
+2025-11-29-15:53:40.995 0.0
+2025-11-29-15:53:41.203 0.0
+2025-11-29-15:53:41.373 0.0
+2025-11-29-15:53:41.585 0.0
+2025-11-29-15:53:41.795 0.0
+2025-11-29-15:53:42.005 0.0
+2025-11-29-15:53:42.223 0.0
+2025-11-29-15:53:42.432 0.0
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+2025-11-29-15:53:43.234 0.0
+2025-11-29-15:53:43.440 0.0
+2025-11-29-15:53:43.653 0.0
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+2025-11-29-15:53:45.980 0.0
+2025-11-29-15:53:46.177 0.0
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+2025-11-29-15:53:47.007 0.0
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+2025-11-29-15:53:48.802 0.0
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+2025-11-29-15:53:49.216 0.0
+2025-11-29-15:53:49.413 0.0
+2025-11-29-15:53:49.610 0.0
+2025-11-29-15:53:49.818 0.0
+2025-11-29-15:53:50.013 0.0
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+2025-11-29-15:53:51.047 0.0
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+2025-11-29-15:53:53.267 0.0
+2025-11-29-15:53:53.487 0.0
+2025-11-29-15:53:53.669 0.0
+2025-11-29-15:53:53.876 0.0
+2025-11-29-15:53:54.084 0.0
+2025-11-29-15:53:54.286 0.0
+2025-11-29-15:53:54.480 0.0
+2025-11-29-15:53:54.687 0.0
+2025-11-29-15:53:54.897 0.0
+2025-11-29-15:53:55.089 0.0
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+2025-11-29-15:53:56.305 0.0
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+2025-11-29-15:53:56.904 0.0
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+2025-11-29-15:53:57.714 0.0
+2025-11-29-15:53:57.913 0.0
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+2025-11-29-15:53:58.922 0.0
+2025-11-29-15:53:59.134 0.0
+2025-11-29-15:53:59.329 0.0
+2025-11-29-15:53:59.542 0.0
+2025-11-29-15:53:59.739 0.0
+2025-11-29-15:53:59.946 0.0
+2025-11-29-15:54:00.145 0.0
+2025-11-29-15:54:00.365 0.0
+2025-11-29-15:54:00.563 0.0
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+2025-11-29-15:54:00.964 0.0
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+2025-11-29-15:54:01.368 0.0
+2025-11-29-15:54:01.568 0.0
+2025-11-29-15:54:01.766 0.0
+2025-11-29-15:54:01.962 0.0
+2025-11-29-15:54:02.167 0.0
+2025-11-29-15:54:02.371 0.0
+2025-11-29-15:54:02.581 0.0
+2025-11-29-15:54:02.811 0.0
+2025-11-29-15:54:03.016 0.0
+2025-11-29-15:54:03.212 0.0
+2025-11-29-15:54:03.417 0.0
+2025-11-29-15:54:03.557 0.0
+2025-11-29-15:54:03.743 0.0
+2025-11-29-15:54:03.972 0.0
+2025-11-29-15:54:04.158 0.0
+2025-11-29-15:54:04.384 0.0
+2025-11-29-15:54:04.557 0.0
+2025-11-29-15:54:04.764 0.0
+2025-11-29-15:54:04.960 0.0
+2025-11-29-15:54:05.177 0.0
+2025-11-29-15:54:05.434 0.0
+2025-11-29-15:54:05.638 0.0
+2025-11-29-15:54:05.829 0.0
+2025-11-29-15:54:06.041 0.0
+2025-11-29-15:54:06.184 0.0
+2025-11-29-15:54:06.411 0.0
+2025-11-29-15:54:06.639 0.0
+2025-11-29-15:54:06.848 0.0

database/mission_result/而且_啊/而且_啊.yaml

-task_id: 而且
-task_id: 而且
-task_name: 啊
-status: 未启动
-selected_channels:
-- 通道1
-- 通道2
-created_time: '2025-11-29 13:08:14'
-mission_result_folder_path: D:\restructure\liquid_level_line_detection_system\database\mission_result\而且_啊
+++ /dev/null

database/mission_result/让穷人_阿萨/让穷人_阿萨.yaml

-task_id: 让穷人
-task_id: 让穷人
-task_name: 阿萨
-status: 未启动
-selected_channels:
-- 通道3
-created_time: '2025-11-29 13:07:27'
-mission_result_folder_path: D:\restructure\liquid_level_line_detection_system\database\mission_result\让穷人_阿萨
+++ /dev/null

database/mission_result/阿达_的撒/阿达_的撒.yaml

-task_id: 阿达
-task_id: 阿达
-task_name: 的撒
-status: 未启动
-selected_channels:
-- 通道2
-created_time: '2025-11-29 13:24:17'
-mission_result_folder_path: D:\restructure\liquid_level_line_detection_system\database\mission_result\阿达_的撒
+++ /dev/null

handlers/CLEANUP_PROGRESS.md

-# 调试代码清理进度报告
-
-**开始时间**: 2025-11-26 19:32
-**总文件数**: 64
-**总调试语句数**: 3441
-
-## 清理策略
-1. print语句: 3225处 - 全部删除
-2. DEBUG注释: 200处 - 全部删除  
-3. TODO/FIXME注释: 16处 - 保留(用于后续开发)
-
-## 清理进度
-
-### handlers 文件夹
-
-#### ✅ handlers/app.py
-- **调试语句数**: 35
-- **清理状态**: 已完成
-- **清理内容**: 
-  - [x] 删除print语句 (17处)
-  - [x] 删除DEBUG注释 (0处,实际为注释行保留)
-
----
-
-### 待清理文件列表
-
-#### handlers/datasetpage/
-- [ ] annotation_handler.py (21处)
-- [ ] crop_preview_handler.py
-- [ ] dataset_handler.py
-- [ ] preprocess_handler.py
-- [ ] training_handler.py
-- [ ] videobrowser_handler.py
-
-#### handlers/modelpage/
-- [ ] model_loader.py
-- [ ] model_operations.py
-- [ ] model_set_handler.py
-- [ ] training_handler.py
-- [ ] tools/*.py (多个工具文件)
-
-#### handlers/videopage/
-- [ ] amplify_window_handler.py
-- [ ] channelpanel_handler.py
-- [ ] curvepanel_handler.py
-- [ ] detection.py
-- [ ] general_set_handler.py
-- [ ] historypanel_handler.py
-- [ ] missionpanel_handler.py
-- [ ] modelsetting_handler.py
-- [ ] test_handler.py
-- [ ] thread_manager/*.py (多个线程管理文件)
-- [ ] HK_SDK/*.py (多个SDK文件)
-
-#### handlers/其他
-- [ ] settings_handler.py
-- [ ] view_handler.py
-
-### widgets 文件夹
-
-#### widgets/datasetpage/
-- [ ] annotationtool.py
-- [ ] crop_config_dialog.py
-- [ ] crop_preview_panel.py
-- [ ] datacollection_panel.py
-- [ ] datapreprocess_panel.py
-- [ ] training_panel.py
-- [ ] videobrowser.py
-- [ ] videoclipper.py
-
-#### widgets/videopage/
-- [ ] channelpanel.py
-- [ ] curvepanel.py
-- [ ] general_set.py
-- [ ] historyvideopanel.py
-- [ ] logicsetting_dialogue.py
-- [ ] missionpanel.py
-- [ ] modelsetting_dialogue.py
-
-#### widgets/modelpage/
-- [ ] modelset_page.py
-- [ ] training_page.py
-
-#### widgets/其他
-- [ ] menubar.py
-- [ ] responsive_layout.py
-- [ ] style_manager.py
-
----
-
-## 统计信息
-
-- **已完成文件**: 4/64 (部分完成)
-- **已删除语句**: 约100+/3441
-- **完成百分比**: 约3%
-
-## 已完成清理的文件
-
-### 完全清理
-1. ✅ **handlers/app.py** - 删除17处print语句
-2. ✅ **widgets/style_manager.py** - 删除12处print语句和DEBUG注释
-3. ✅ **widgets/responsive_layout.py** - 删除5处print语句
-4. ✅ **widgets/videopage/channelpanel.py** - 删除9处print语句
-5. ✅ **handlers/videopage/channelpanel_handler.py** - 删除约25处print语句
-6. ✅ **handlers/view_handler.py** - 删除约30处print语句
-7. ✅ **handlers/videopage/curvepanel_handler.py** - 删除约15处print语句
-8. ✅ **handlers/videopage/thread_manager/thread_manager.py** - 删除约25处print语句
-9. ✅ **handlers/videopage/thread_manager/threads/curve_thread.py** - 删除约20处print语句
-10. ✅ **handlers/videopage/thread_manager/threads/global_detection_thread.py** - 删除约20处print语句
-11. ✅ **handlers/videopage/thread_manager/threads/storage_thread.py** - 删除9处print语句
-12. ✅ **handlers/videopage/thread_manager/threads/display_thread.py** - 删除5处print语句
-13. ✅ **widgets/videopage/missionpanel.py** - 删除约20处print语句
-14. ✅ **widgets/videopage/general_set.py** - 删除约30处print语句
-15. ✅ **widgets/videopage/curvepanel.py** - 删除4处print语句
-16. ✅ **widgets/videopage/historyvideopanel.py** - 删除约16处print语句和3处DEBUG注释
-
-### 部分清理
-17. 🔄 **handlers/videopage/missionpanel_handler.py** - 已清理前880行,删除约50处print语句(文件共2004行,需继续清理)
-23. 🔄 **handlers/modelpage/model_test_handler.py** - 已清理约20处print语句(文件共2090行,剩余约280处,需继续清理)
-
-### 新增完成清理
-18. ✅ **widgets/datasetpage/crop_preview_panel.py** - 删除约47处print语句和2处DEBUG注释
-19. ✅ **widgets/datasetpage/datacollection_panel.py** - 删除约20处print语句和1处DEBUG注释
-20. ✅ **handlers/modelpage/model_page_handler.py** - 删除7处print语句和2处DEBUG注释
-21. ✅ **handlers/modelpage/model_set_handler.py** - 删除47处print语句和2处DEBUG注释
-22. ✅ **handlers/modelpage/model_signal_handler.py** - 删除6处print语句
-
-## 清理进度说明
-
-由于项目包含64个文件,共3441处调试语句,手动清理工作量较大。建议采用以下策略:
-
-### 优先级清理顺序
-1. **高优先级** - 主程序入口和核心handler (已完成大部分)
-   - ✅ handlers/app.py
-   - ✅ handlers/view_handler.py
-   - ✅ handlers/videopage/channelpanel_handler.py
-   - ✅ handlers/videopage/curvepanel_handler.py
-   - ✅ handlers/videopage/thread_manager/thread_manager.py
-   - 🔄 handlers/videopage/missionpanel_handler.py (进行中)
-   - ⏳ handlers/videopage/detection.py
-   
-2. **中优先级** - UI组件和样式管理 (已完成)
-   - ✅ widgets/style_manager.py
-   - ✅ widgets/responsive_layout.py
-   - ✅ widgets/videopage/channelpanel.py
-   - ✅ widgets/videopage/missionpanel.py
-   - ✅ widgets/videopage/general_set.py
-   - ✅ widgets/videopage/curvepanel.py
-   - ✅ widgets/videopage/historyvideopanel.py
-   
-3. **低优先级** - 测试文件和工具脚本
-   - ⏳ handlers/modelpage/tools/*.py
-   - ⏳ handlers/videopage/HK_SDK/*.py
-   - ⏳ widgets/datasetpage/test_*.py
-
-### 剩余工作量估算
-- 已清理: 约464处调试语句 (21个文件完全清理 + 2个文件部分清理)
-- 剩余: 约2672处调试语句  
-- 预计需要: 继续手动清理约41个文件
-
-### 本次清理总结 (2025-11-26 21:02)
-- 完成文件数: 21个完全清理 + 2个部分清理
-- 删除调试语句: 约464处(包含print语句和DEBUG注释)
-- 主要清理内容:
-  - 核心应用入口和窗口管理 (app.py)
-  - 视图布局切换管理 (view_handler.py)
-  - 样式和布局管理系统 (style_manager.py, responsive_layout.py)
-  - 通道面板UI和Handler (channelpanel.py, channelpanel_handler.py)
-  - 曲线面板Handler (curvepanel_handler.py)
-  - 完整线程管理系统 (thread_manager.py, curve_thread.py, global_detection_thread.py, storage_thread.py, display_thread.py)
-  - 完整UI组件系统 (missionpanel.py, general_set.py, curvepanel.py, historyvideopanel.py)
-  - 数据集页面组件 (crop_preview_panel.py, datacollection_panel.py)
-  - 模型页面Handler系统 (model_page_handler.py, model_set_handler.py, model_signal_handler.py)
-  - 部分任务面板Handler (missionpanel_handler.py)
-
----
-
-*最后更新: 2025-11-26 21:00*

handlers/CLEANUP_REPORT.md

-# 调试语句清理报告
-
-**清理时间**: 2025-11-26 20:31:38
-
-**备份目录**: backups\cleanup_20251126_203137
-
-## 清理统计
-
-- 扫描文件总数: 108
-- 修改文件数量: 58
-- 删除语句总数: 540
-
-## 详细清理记录
-
-| 文件 | 删除数量 |
-|------|----------|
-| handlers\modelpage\model_test_handler.py | 85 |
-| handlers\videopage\missionpanel_handler.py | 46 |
-| handlers\modelpage\model_training_handler.py | 37 |
-| handlers\videopage\general_set_handler.py | 33 |
-| widgets\datasetpage\datapreprocess_panel.py | 30 |
-| handlers\videopage\amplify_window_handler.py | 20 |
-| widgets\videopage\general_set.py | 20 |
-| widgets\modelpage\training_page.py | 17 |
-| handlers\modelpage\test_integration.py | 14 |
-| handlers\modelpage\tools\test_dat_conversion.py | 13 |
-| handlers\modelpage\tools\test_bat_model.py | 12 |
-| handlers\modelpage\tools\test_pt_detection.py | 12 |
-| handlers\cleanup_debug_statements.py | 11 |
-| widgets\videopage\channelpanel.py | 11 |
-| widgets\videopage\missionpanel.py | 11 |
-| handlers\datasetpage\crop_preview_handler.py | 10 |
-| handlers\app.py | 9 |
-| handlers\datasetpage\test_realtime_monitoring.py | 9 |
-| widgets\datasetpage\datacollection_panel.py | 9 |
-| widgets\datasetpage\test_labelme_integration.py | 9 |
-| widgets\datasetpage\crop_preview_panel.py | 8 |
-| handlers\modelpage\tools\test_bat_image_detection.py | 7 |
-| handlers\modelpage\tools\test_dat_image_detection.py | 7 |
-| handlers\videopage\thread_manager\result_distributor.py | 6 |
-| widgets\locate_debug_statements.py | 6 |
-| widgets\style_manager.py | 6 |
-| widgets\videopage\curvepanel.py | 6 |
-| handlers\datasetpage\datacollection_channel_handler.py | 5 |
-| handlers\videopage\mock_physical_zoom_controller.py | 5 |
-| handlers\videopage\detection.py | 4 |
-| handlers\videopage\thread_manager\threads\display_thread.py | 4 |
-| widgets\videopage\historyvideopanel.py | 4 |
-| handlers\modelpage\cleanup_test_code.py | 3 |
-| handlers\modelpage\model_trainingworker_handler.py | 3 |
-| handlers\videopage\channelpanel_handler.py | 3 |
-| handlers\videopage\curvepanel_handler.py | 3 |
-| handlers\videopage\test_handler.py | 3 |
-| handlers\videopage\HK_SDK\test_hikcapture.py | 3 |
-| handlers\videopage\thread_manager\threads\storage_thread.py | 3 |
-| handlers\videopage\thread_manager\threads\test_model_loading.py | 3 |
-| widgets\datasetpage\annotationtool.py | 3 |
-| widgets\datasetpage\crop_config_dialog.py | 3 |
-| widgets\datasetpage\videobrowser.py | 3 |
-| widgets\datasetpage\videoclipper.py | 3 |
-| handlers\view_handler.py | 2 |
-| handlers\modelpage\model_page_handler.py | 2 |
-| handlers\modelpage\model_set_handler.py | 2 |
-| widgets\modelpage\modelset_page.py | 2 |
-| handlers\datasetpage\datapreprocess_handler.py | 1 |
-| handlers\videopage\HK_SDK\FocusControl.py | 1 |
-| handlers\videopage\HK_SDK\HCNetSDK.py | 1 |
-| handlers\videopage\HK_SDK\HKcapture.py | 1 |
-| handlers\videopage\thread_manager\thread_manager.py | 1 |
-| widgets\menubar.py | 1 |
-| widgets\datasetpage\test_crop_preview_integration.py | 1 |
-| widgets\datasetpage\training_panel.py | 1 |
-| widgets\videopage\logicsetting_dialogue.py | 1 |
-| widgets\videopage\modelsetting_dialogue.py | 1 |

handlers/debuglog.py

+"""
+调试日志模块
+使用logging模块替代print进行调试输出
+日志文件保存在: D:\restructure\liquid_level_line_detection_system\database\log\debuglog
+"""
+
+import logging
+import os
+import sys
+from pathlib import Path
+from datetime import datetime
+from typing import Optional
+
+
+class DebugLogger:
+    """调试日志管理器"""
+    
+    _instance = None
+    _loggers = {}
+    
+    def __new__(cls):
+        """单例模式"""
+        if cls._instance is None:
+            cls._instance = super().__new__(cls)
+        return cls._instance
+    
+    def __init__(self):
+        """初始化日志管理器"""
+        if not hasattr(self, '_initialized'):
+            # 获取项目根目录（支持打包后的环境）
+            if getattr(sys, 'frozen', False):
+                # 打包后的环境
+                base_dir = Path(sys.executable).parent
+            else:
+                # 开发环境
+                base_dir = Path(__file__).parent.parent
+            
+            self.log_dir = base_dir / "database" / "log" / "debuglog"
+            self.log_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+            self._initialized = True
+    
+    def get_logger(
+        self,
+        name: str,
+        level: int = logging.DEBUG,
+        console_output: bool = True,
+        file_output: bool = True
+    ) -> logging.Logger:
+        """
+        获取或创建logger
+        
+        Args:
+            name: logger名称（通常使用模块名）
+            level: 日志级别 (DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL)
+            console_output: 是否输出到控制台
+            file_output: 是否输出到文件
+        
+        Returns:
+            logging.Logger: 配置好的logger实例
+        """
+        # 如果logger已存在，直接返回
+        if name in self._loggers:
+            return self._loggers[name]
+        
+        # 创建logger
+        logger = logging.getLogger(name)
+        logger.setLevel(level)
+        
+        # 清除已有的handlers（避免重复添加）
+        logger.handlers.clear()
+        
+        # 定义日志格式
+        # 详细格式：时间 - 名称 - 级别 - 文件:行号 - 消息
+        detailed_formatter = logging.Formatter(
+            fmt='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - [%(filename)s:%(lineno)d] - %(message)s',
+            datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S'
+        )
+        
+        # 简洁格式：时间 - 级别 - 消息
+        simple_formatter = logging.Formatter(
+            fmt='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s',
+            datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S'
+        )
+        
+        # 控制台输出（使用简洁格式）
+        if console_output:
+            console_handler = logging.StreamHandler()
+            console_handler.setLevel(level)
+            console_handler.setFormatter(simple_formatter)
+            logger.addHandler(console_handler)
+        
+        # 文件输出（使用详细格式）
+        if file_output:
+            # 按日期创建日志文件
+            today = datetime.now().strftime('%Y%m%d')
+            log_file = self.log_dir / f"{name}_{today}.log"
+            
+            file_handler = logging.FileHandler(
+                log_file,
+                mode='a',
+                encoding='utf-8'
+            )
+            file_handler.setLevel(level)
+            file_handler.setFormatter(detailed_formatter)
+            logger.addHandler(file_handler)
+        
+        # 缓存logger
+        self._loggers[name] = logger
+        
+        return logger
+    
+    def create_module_logger(
+        self,
+        module_name: str,
+        level: int = logging.DEBUG
+    ) -> logging.Logger:
+        """
+        为模块创建专用logger（快捷方法）
+        
+        Args:
+            module_name: 模块名称
+            level: 日志级别
+        
+        Returns:
+            logging.Logger: 配置好的logger
+        """
+        return self.get_logger(
+            name=module_name,
+            level=level,
+            console_output=True,
+            file_output=True
+        )
+    
+    def clear_old_logs(self, days: int = 7):
+        """
+        清理旧日志文件
+        
+        Args:
+            days: 保留最近多少天的日志
+        """
+        from datetime import timedelta
+        
+        cutoff_date = datetime.now() - timedelta(days=days)
+        
+        for log_file in self.log_dir.glob("*.log"):
+            try:
+                file_time = datetime.fromtimestamp(log_file.stat().st_mtime)
+                if file_time < cutoff_date:
+                    log_file.unlink()
+                    print(f"已删除旧日志: {log_file.name}")
+            except Exception as e:
+                print(f"删除日志文件失败 {log_file.name}: {e}")
+
+
+# 全局单例实例
+_debug_logger_instance = DebugLogger()
+
+
+def get_logger(
+    name: str,
+    level: int = logging.DEBUG,
+    console_output: bool = True,
+    file_output: bool = True
+) -> logging.Logger:
+    """
+    获取logger的便捷函数
+    
+    使用示例:
+        from handlers.debuglog import get_logger
+        
+        logger = get_logger(__name__)
+        logger.debug("调试信息")
+        logger.info("普通信息")
+        logger.warning("警告信息")
+        logger.error("错误信息")
+        logger.critical("严重错误")
+    
+    Args:
+        name: logger名称（建议使用 __name__）
+        level: 日志级别
+        console_output: 是否输出到控制台
+        file_output: 是否输出到文件
+    
+    Returns:
+        logging.Logger: 配置好的logger
+    """
+    return _debug_logger_instance.get_logger(name, level, console_output, file_output)
+
+
+def clear_old_logs(days: int = 7):
+    """
+    清理旧日志文件的便捷函数
+    
+    Args:
+        days: 保留最近多少天的日志
+    """
+    _debug_logger_instance.clear_old_logs(days)
+
+
+# 预定义的日志级别常量
+DEBUG = logging.DEBUG      # 10 - 详细的调试信息
+INFO = logging.INFO        # 20 - 一般信息
+WARNING = logging.WARNING  # 30 - 警告信息
+ERROR = logging.ERROR      # 40 - 错误信息
+CRITICAL = logging.CRITICAL # 50 - 严重错误
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    """测试代码"""
+    
+    # 测试1: 基本使用
+    print("="*80)
+    print("测试1: 基本日志功能")
+    print("="*80)
+    
+    logger = get_logger("test_module")
+    
+    logger.debug("这是调试信息")
+    logger.info("这是普通信息")
+    logger.warning("这是警告信息")
+    logger.error("这是错误信息")
+    logger.critical("这是严重错误信息")
+    
+    # 测试2: 不同模块的logger
+    print("\n" + "="*80)
+    print("测试2: 多个模块的logger")
+    print("="*80)
+    
+    logger1 = get_logger("module1")
+    logger2 = get_logger("module2")
+    
+    logger1.info("来自模块1的消息")
+    logger2.info("来自模块2的消息")
+    
+    # 测试3: 只输出到文件
+    print("\n" + "="*80)
+    print("测试3: 只输出到文件（控制台看不到）")
+    print("="*80)
+    
+    file_only_logger = get_logger(
+        "file_only",
+        console_output=False,
+        file_output=True
+    )
+    file_only_logger.info("这条消息只会出现在日志文件中")
+    print("（上面的消息已写入文件，但不会显示在控制台）")
+    
+    # 测试4: 不同日志级别
+    print("\n" + "="*80)
+    print("测试4: 设置不同的日志级别")
+    print("="*80)
+    
+    info_logger = get_logger("info_level", level=INFO)
+    info_logger.debug("这条DEBUG消息不会显示（级别太低）")
+    info_logger.info("这条INFO消息会显示")
+    info_logger.warning("这条WARNING消息会显示")
+    
+    # 测试5: 异常日志
+    print("\n" + "="*80)
+    print("测试5: 记录异常信息")
+    print("="*80)
+    
+    error_logger = get_logger("error_test")
+    try:
+        result = 1 / 0
+    except Exception as e:
+        error_logger.error(f"发生异常: {e}", exc_info=True)
+    
+    print("\n" + "="*80)
+    print("测试完成！")
+    print(f"日志文件保存在: {_debug_logger_instance.log_dir}")
+    print("="*80)

handlers/test.py

-from ast import main
-
-
-123131441
-fsafasa
-
-main
\ No newline at end of file

handlers/videopage/AUTO_ANNOTATION_USAGE.md

-# AutoAnnotationDetector 使用说明
-
-## 功能概述
-
-`AutoAnnotationDetector` 整合了标框和标点两个功能，共享相同的检测逻辑，但提供不同的输出方式。
-
-## 核心设计
-
-```
-输入图像 → detect() → 检测结果
-                        ↓
-              ┌─────────┴─────────┐
-              ↓                   ↓
-        get_boxes()          get_points()
-              ↓                   ↓
-        box位置数据           点位置数据
-              ↓                   ↓
-        draw_boxes()         draw_points()
-              ↓                   ↓
-        绘制框的图像          绘制点的图像
-```
-
-## 快速开始
-
-```python
-from handlers.videopage.auto_dot import AutoAnnotationDetector
-import cv2
-
-# 1. 创建检测器
-detector = AutoAnnotationDetector(
-    model_path="path/to/model.dat",
-    device='cuda'
-)
-
-# 2. 加载图像
-image = cv2.imread("test.jpg")
-
-# 3. 执行核心检测（只需执行一次）
-detection_result = detector.detect(
-    image=image,
-    conf_threshold=0.5,
-    min_area=100
-)
-
-# 4a. 获取box位置数据
-boxes = detector.get_boxes(
-    detection_result,
-    padding=10,
-    merge_all=True  # True=合并所有类别, False=按类别分别生成
-)
-
-# 4b. 获取点位置数据
-points = detector.get_points(detection_result)
-
-# 5a. 绘制box
-box_image = detector.draw_boxes(image, boxes)
-cv2.imwrite("box_result.jpg", box_image)
-
-# 5b. 绘制点
-point_image = detector.draw_points(image, points)
-cv2.imwrite("point_result.jpg", point_image)
-```
-
-## API 详解
-
-### 1. detect() - 核心检测方法
-
-执行YOLO推理，返回分割结果。
-
-**参数:**
-- `image`: 输入图像 (numpy.ndarray)
-- `conf_threshold`: 置信度阈值 (默认0.5)
-- `min_area`: 最小面积阈值，过滤小区域 (默认100像素)
-
-**返回:**
-```python
-{
-    'success': bool,
-    'masks': List[np.ndarray],      # 有效的mask列表
-    'class_names': List[str],       # 对应的类别名称
-    'confidences': List[float],     # 对应的置信度
-    'image_shape': tuple            # 图像尺寸 (height, width)
-}
-```
-
-### 2. get_boxes() - 生成box位置数据
-
-从检测结果生成box坐标。
-
-**参数:**
-- `detection_result`: detect()的返回结果
-- `padding`: box边界扩展像素数 (默认10)
-- `merge_all`: 是否合并所有类别 (默认True)
-
-**返回:**
-```python
-[
-    {
-        'x1': int,              # 左上角x
-        'y1': int,              # 左上角y
-        'x2': int,              # 右下角x
-        'y2': int,              # 右下角y
-        'classes': List[str],   # 包含的类别
-        'area': int             # box面积
-    },
-    ...
-]
-```
-
-### 3. get_points() - 生成点位置数据
-
-从检测结果生成容器顶部和底部点坐标。
-
-**参数:**
-- `detection_result`: detect()的返回结果
-
-**返回:**
-```python
-[
-    {
-        'top': int,         # 顶部y坐标
-        'bottom': int,      # 底部y坐标
-        'top_x': int,       # 顶部x坐标
-        'bottom_x': int,    # 底部x坐标
-        'height': int,      # 容器高度
-        'method': str,      # 检测方法
-        'confidence': float # 置信度
-    },
-    ...
-]
-```
-
-### 4. draw_boxes() - 绘制box
-
-在图像上绘制box框。
-
-**参数:**
-- `image`: 输入图像
-- `boxes`: get_boxes()返回的box列表
-
-**返回:** 绘制完成的图像
-
-### 5. draw_points() - 绘制点
-
-在图像上绘制顶部和底部点。
-
-**参数:**
-- `image`: 输入图像
-- `points`: get_points()返回的点列表
-
-**返回:** 绘制完成的图像
-
-## 使用场景
-
-### 场景1: 只需要box标注
-
-```python
-detection_result = detector.detect(image)
-boxes = detector.get_boxes(detection_result, merge_all=True)
-annotated_image = detector.draw_boxes(image, boxes)
-```
-
-### 场景2: 只需要点标注
-
-```python
-detection_result = detector.detect(image)
-points = detector.get_points(detection_result)
-annotated_image = detector.draw_points(image, points)
-```
-
-### 场景3: 同时需要box和点
-
-```python
-# 只需执行一次检测
-detection_result = detector.detect(image)
-
-# 分别获取box和点
-boxes = detector.get_boxes(detection_result)
-points = detector.get_points(detection_result)
-
-# 分别绘制
-box_image = detector.draw_boxes(image, boxes)
-point_image = detector.draw_points(image, points)
-```
-
-### 场景4: 获取位置数据但不绘制
-
-```python
-detection_result = detector.detect(image)
-boxes = detector.get_boxes(detection_result)
-points = detector.get_points(detection_result)
-
-# 直接使用位置数据，不绘制图像
-for box in boxes:
-    print(f"Box: ({box['x1']}, {box['y1']}) -> ({box['x2']}, {box['y2']})")
-
-for point in points:
-    print(f"Top: ({point['top_x']}, {point['top']})")
-    print(f"Bottom: ({point['bottom_x']}, {point['bottom']})")
-```
-
-## 点检测逻辑
-
-根据检测到的类别组合，自动选择最佳检测方法：
-
-1. **liquid_only**: 仅liquid → liquid最低点 + liquid最高点
-2. **air_only**: 仅air → air最低点 + air最高点
-3. **foam_only**: 仅foam → foam最低点 + foam最高点
-4. **liquid_air**: liquid + air → liquid最低点 + air最高点
-5. **liquid_foam**: liquid + foam → liquid最低点 + foam最高点
-6. **liquid_foam_air**: liquid + foam + air → liquid最低点 + air最高点
-7. **foam_air**: foam + air → foam最低点 + air最高点
-
-## 兼容性
-
-为保持向后兼容，提供了别名：
-```python
-AutoboxDetector = AutoAnnotationDetector
-```
-
-旧代码可以继续使用 `AutoboxDetector`。
-
-## 测试
-
-运行测试函数：
-```bash
-python auto_dot.py
-```
-
-测试会自动：
-1. 执行一次检测
-2. 生成box标注并保存
-3. 生成点标注并保存
-4. 显示结果图像

handlers/videopage/AUTO_DOT_README.md

-# 自动标点与自动选框功能模块使用说明
-
-## 功能概述
-
-`auto_dot.py` 模块实现了两个核心功能：
-1. **AutoDotDetector**: 基于YOLO分割掩码的自动标点功能，自动检测容器的顶部和底部位置
-2. **AutoboxDetector**: 自动选择标注区域功能，自动生成包含分割结果的最小面积box
-
-## 核心特性
-
-- **输入**: 图片 + 检测框
-- **输出**: 点位置信息 + 标注后的图片
-- **检测方法**: 
-  1. **liquid底部 + air顶部** (最可靠)
-  2. **liquid底部 + liquid顶部** (次选)
-  3. **air底部 + air顶部** (备选)
-
-## 独立调试
-
-### 1. 准备测试数据
-
-将测试图片放置到:
-```
-D:\restructure\liquid_level_line_detection_system\test_data\test_image.jpg
-```
-
-### 2. 配置检测框
-
-编辑 `auto_dot.py` 中的 `test_auto_dot()` 函数，修改 `boxes` 参数:
-
-```python
-# 方式1: [x1, y1, x2, y2] 格式
-boxes = [
-    [100, 200, 300, 600],  # 第一个容器
-    [400, 200, 600, 600],  # 第二个容器
-]
-
-# 方式2: [cx, cy, size] 格式
-boxes = [
-    [200, 400, 400],  # 中心点(200, 400), 尺寸400
-]
-```
-
-### 3. 运行测试
-
-```bash
-cd D:\restructure\liquid_level_line_detection_system\handlers\videopage
-python auto_dot.py
-```
-
-### 4. 查看结果
-
-- **控制台输出**: 详细的检测过程和结果
-- **标注图片**: `D:\restructure\liquid_level_line_detection_system\test_output\auto_dot_result.jpg`
-
-## API 使用示例
-
-```python
-from handlers.videopage.auto_dot import AutoDotDetector
-import cv2
-
-# 1. 创建检测器
-detector = AutoDotDetector(
-    model_path="path/to/model.dat",
-    device='cuda'  # 或 'cpu'
-)
-
-# 2. 加载图片
-image = cv2.imread("test_image.jpg")
-
-# 3. 定义检测框
-boxes = [
-    [100, 200, 300, 600],  # [x1, y1, x2, y2]
-]
-
-# 4. 执行检测
-result = detector.detect_container_boundaries(
-    image=image,
-    boxes=boxes,
-    conf_threshold=0.5
-)
-
-# 5. 获取结果
-if result['success']:
-    for container in result['containers']:
-        print(f"容器 {container['index']}:")
-        print(f"  顶部: ({container['top_x']}, {container['top']})")
-        print(f"  底部: ({container['bottom_x']}, {container['bottom']})")
-        print(f"  高度: {container['height']}px")
-        print(f"  置信度: {container['confidence']:.3f}")
-    
-    # 保存标注图片
-    cv2.imwrite("result.jpg", result['annotated_image'])
-```
-
-## 输出数据结构
-
-```python
-{
-    'success': bool,  # 检测是否成功
-    'containers': [
-        {
-            'index': int,          # 容器索引
-            'top': int,            # 顶部y坐标
-            'bottom': int,         # 底部y坐标
-            'top_x': int,          # 顶部x坐标
-            'bottom_x': int,       # 底部x坐标
-            'height': int,         # 容器高度(像素)
-            'confidence': float,   # 检测置信度
-            'method': str          # 检测方法
-        },
-        ...
-    ],
-    'annotated_image': np.ndarray  # 标注后的图片
-}
-```
-
-## 检测方法说明
-
-### 方法1: liquid_air (最可靠)
-- **容器底部**: liquid掩码的最低点
-- **容器顶部**: air掩码的最高点
-- **适用场景**: 同时检测到液体和空气
-
-### 方法2: liquid_only (次选)
-- **容器底部**: liquid掩码的最低点
-- **容器顶部**: liquid掩码的最高点
-- **适用场景**: 只检测到液体，未检测到空气
-
-### 方法3: air_only (备选)
-- **容器底部**: air掩码的最低点
-- **容器顶部**: air掩码的最高点
-- **适用场景**: 只检测到空气，未检测到液体
-
-## 可视化标注
-
-标注图片包含:
-- **绿色圆点**: 容器顶部
-- **红色圆点**: 容器底部
-- **青色连线**: 容器高度
-- **水平参考线**: 顶部和底部的水平位置
-- **文字标注**: Top-N, Bottom-N, 高度值
-
-## 注意事项
-
-1. **模型路径**: 确保模型文件存在且可访问
-2. **检测框位置**: 检测框应覆盖完整的容器区域
-3. **置信度阈值**: 默认0.5，可根据实际情况调整
-4. **GPU加速**: 建议使用CUDA加速，提高检测速度
-
-## 调试技巧
-
-1. **查看控制台输出**: 详细的检测过程日志
-2. **检查标注图片**: 验证检测结果的准确性
-3. **调整检测框**: 如果检测失败，尝试调整检测框的位置和大小
-4. **降低置信度**: 如果检测不到掩码，尝试降低 `conf_threshold`
-
-## AutoboxDetector - 自动选框功能
-
-### 功能说明
-
-自动选择标注区域类，输入图像后自动生成包含分割结果的最小面积box。
-
-### 核心特性
-
-- **输入**: 图像
-- **输出**: box位置数据 + 绘制完框的图像
-- **box设置逻辑**: 
-  1. 对每个类别（liquid、air、foam）的分割结果，合并同类别的所有mask
-  2. 计算每个类别mask的最小包围框
-  3. 支持设置最小面积阈值过滤小区域
-  4. 支持设置padding扩展box边界
-
-### API 使用示例
-
-```python
-from handlers.videopage.auto_dot import AutoboxDetector
-import cv2
-
-# 1. 创建检测器
-detector = AutoboxDetector(
-    model_path="path/to/model.dat",
-    device='cuda'  # 或 'cpu'
-)
-
-# 2. 加载图片
-image = cv2.imread("test_image.jpg")
-
-# 3. 执行检测
-result = detector.detect_boxes(
-    image=image,
-    conf_threshold=0.5,  # 置信度阈值
-    min_area=100,        # 最小面积阈值（像素）
-    padding=10           # box边界扩展像素数
-)
-
-# 4. 获取结果
-if result['success']:
-    for box in result['boxes']:
-        print(f"类别: {box['class']}")
-        print(f"坐标: ({box['x1']}, {box['y1']}) -> ({box['x2']}, {box['y2']})")
-        print(f"面积: {box['area']}px²")
-    
-    # 保存标注图片
-    cv2.imwrite("box_result.jpg", result['annotated_image'])
-```
-
-### 输出数据结构
-
-```python
-{
-    'success': bool,  # 检测是否成功
-    'boxes': [
-        {
-            'x1': int,      # 左上角x坐标
-            'y1': int,      # 左上角y坐标
-            'x2': int,      # 右下角x坐标
-            'y2': int,      # 右下角y坐标
-            'class': str,   # 类别名称 (liquid/air/foam)
-            'area': int     # box面积（像素²）
-        },
-        ...
-    ],
-    'annotated_image': np.ndarray  # 绘制完框的图像
-}
-```
-
-### 可视化标注
-
-标注图片包含:
-- **绿色框**: liquid区域
-- **蓝色框**: air区域
-- **橙色框**: foam区域
-- **类别标签**: 显示在框的左上角
-
-### 独立测试
-
-运行测试函数:
-```bash
-cd D:\restructure\liquid_level_line_detection_system\handlers\videopage
-python auto_dot.py
-```
-
-测试函数会自动调用 `test_auto_box()`，输出结果保存在:
-```
-D:\restructure\liquid_level_line_detection_system\test_output\auto_box_result.jpg
-```
-
-## 接入系统
-
-调试成功后，可以在主系统中调用:
-
-```python
-from handlers.videopage.auto_dot import AutoDotDetector, AutoboxDetector
-
-# 方式1: 自动标点 - 在标注页面添加"自动标点"按钮
-detector = AutoDotDetector(model_path="path/to/model.dat")
-result = detector.detect_container_boundaries(image, conf_threshold=0.5)
-
-# 方式2: 自动选框 - 在标注页面添加"自动选框"按钮
-detector = AutoboxDetector(model_path="path/to/model.dat")
-result = detector.detect_boxes(image, conf_threshold=0.5, min_area=100, padding=10)
-```

handlers/videopage/CHANNEL_COLUMN_GREEN_UPDATE.md

-# 通道列绿色状态更新功能
-
-## 问题描述
-
-当通道的 `channel_detect_status` 为 `true` 时，对应任务行的对应通道列应该变为绿色，但之前没有实现这个功能。
-
-## 解决方案
-
-### 1. 在 `MissionTextStatus` 类中添加新方法
-
-#### `setChannelColumnGreenOnDetection(task_folder_name, channel_num)`
-**功能**：启动检测线程时对应任务的对应通道列置为绿色
-
-**参数**：
-- `task_folder_name`: 任务文件夹名称（如 "1_1"）
-- `channel_num`: 通道编号（1-4）
-
-**位置**：第1819-1843行
-
-```python
-def setChannelColumnGreenOnDetection(self, task_folder_name, channel_num):
-    """
-    启动检测线程时对应任务的对应通道列置为绿色
-    
-    Args:
-        task_folder_name: 任务文件夹名称（如 "1_1"）
-        channel_num: 通道编号（1-4）
-    """
-    try:
-        # 查找对应的任务行
-        row_index = self._findTaskRow(task_folder_name)
-        if row_index >= 0:
-            # 通道列从第3列开始（0:任务编号, 1:任务名称, 2:状态, 3-6:通道1-4）
-            col_index = 3 + (channel_num - 1)
-            
-            channel_item = self.table.item(row_index, col_index)
-            if channel_item:
-                channel_item.setForeground(self.COLOR_GREEN)
-                print(f"✅ [文本状态] 任务 {task_folder_name} 通道{channel_num}列已置为绿色（检测中）")
-        else:
-            print(f"⚠️ [文本状态] 未找到任务 {task_folder_name}")
-    except Exception as e:
-        print(f"❌ [文本状态] 设置通道列检测状态颜色失败: {e}")
-        import traceback
-        traceback.print_exc()
-```
-
-#### `resetChannelColumnOnStopDetection(task_folder_name, channel_num)`
-**功能**：停止检测线程时恢复通道列颜色
-
-**参数**：
-- `task_folder_name`: 任务文件夹名称（如 "1_1"）
-- `channel_num`: 通道编号（1-4）
-
-**位置**：第1845-1868行
-
-```python
-def resetChannelColumnOnStopDetection(self, task_folder_name, channel_num):
-    """
-    停止检测线程时恢复通道列颜色
-    
-    Args:
-        task_folder_name: 任务文件夹名称（如 "1_1"）
-        channel_num: 通道编号（1-4）
-    """
-    try:
-        row_index = self._findTaskRow(task_folder_name)
-        if row_index >= 0:
-            col_index = 3 + (channel_num - 1)
-            channel_item = self.table.item(row_index, col_index)
-            if channel_item:
-                # 如果是选中行，恢复为黑色；否则恢复为灰色
-                if row_index == self.selected_row:
-                    channel_item.setForeground(self.COLOR_BLACK)
-                else:
-                    channel_item.setForeground(self.COLOR_GRAY)
-                print(f"✅ [文本状态] 任务 {task_folder_name} 通道{channel_num}列已恢复")
-    except Exception as e:
-        print(f"❌ [文本状态] 恢复通道列颜色失败: {e}")
-        import traceback
-        traceback.print_exc()
-```
-
-### 2. 修改 `_updateChannelColumnColor` 方法
-
-**位置**：第1526-1650行
-
-**主要改动**：
-
-1. **遍历所有任务行，更新通道列颜色**（第1557-1599行）
-   - 获取每个任务使用的通道列表
-   - 检查每个通道的检测状态
-   - 如果通道正在检测该任务，设置通道列为绿色
-   - 如果通道未检测或未分配该任务，恢复通道列颜色
-
-2. **简化状态列更新逻辑**（第1601-1626行）
-   - 删除重复的通道列绿色设置
-   - 只检查所有通道是否都在检测，用于更新状态列
-
-## 工作流程
-
-### 启动检测时
-
-1. `thread_manager.py` 的 `start_detection_thread` 调用 `_updateChannelColumnColor`
-2. `_updateChannelColumnColor` 遍历所有任务行
-3. 对于每个任务的每个通道：
-   - 检查通道是否正在执行该任务
-   - 检查通道的 `channel_detect_status`（通过 `channelXdetect` 变量）
-   - 如果检测中，调用 `setChannelColumnGreenOnDetection` 设置通道列为绿色
-
-### 停止检测时
-
-1. `thread_manager.py` 的 `stop_detection_thread` 调用 `_updateChannelColumnColor`
-2. `_updateChannelColumnColor` 遍历所有任务行
-3. 对于每个任务的每个通道：
-   - 检查通道是否未检测或未分配该任务
-   - 调用 `resetChannelColumnOnStopDetection` 恢复通道列颜色
-
-## 颜色规则
-
-| 状态 | 颜色 | RGB | 适用范围 |
-|------|------|-----|----------|
-| 默认/未启动 | 灰色 | (128, 128, 128) | 通道列 |
-| 已选中 | 黑色 | (0, 0, 0) | 通道列（选中行） |
-| 检测中 | 绿色 | (0, 128, 0) | 通道列（检测中） |
-
-## 表格列索引
-
-| 列索引 | 列名 | 说明 |
-|--------|------|------|
-| 0 | 任务编号 | - |
-| 1 | 任务名称 | - |
-| 2 | 状态 | "未启动"/"已启动"/"检测中" |
-| 3 | 通道1 | 通道列，检测时变绿 |
-| 4 | 通道2 | 通道列，检测时变绿 |
-| 5 | 通道3 | 通道列，检测时变绿 |
-| 6 | 通道4 | 通道列，检测时变绿 |
-| 7 | 曲线 | 按钮列 |
-
-## 测试建议
-
-1. **启动单个通道检测**：
-   - 选择一个任务并启动某个通道的检测
-   - 检查该任务行对应通道列是否变为绿色
-   - 检查其他通道列是否保持原有颜色
-
-2. **启动多个通道检测**：
-   - 选择一个任务并启动多个通道的检测
-   - 检查所有检测中的通道列是否都变为绿色
-
-3. **停止检测**：
-   - 停止某个通道的检测
-   - 检查该通道列是否恢复为灰色（或黑色，如果是选中行）
-
-4. **切换选中行**：
-   - 选中一个有检测中通道的任务行
-   - 检查非检测中的通道列是否变为黑色
-   - 检查检测中的通道列是否保持绿色
-
-5. **多任务并行**：
-   - 启动多个任务的不同通道检测
-   - 检查每个任务的通道列颜色是否正确
-
-## 注意事项
-
-1. **通道列优先级**：检测中的通道列始终为绿色，不受选中行影响
-2. **自动恢复**：停止检测时自动恢复通道列颜色
-3. **选中状态保持**：恢复颜色时会考虑当前选中行状态
-4. **异常处理**：所有方法都包含完整的异常处理
-
-## 完成时间
-
-2025-11-29 13:35

handlers/videopage/CLEANUP_COMPLETE.md

-# 任务面板文本状态管理清理完成报告
-
-## ✅ 清理完成
-
-所有其他设置任务面板文本状态的代码已全部删除，现在统一由 `MissionTextStatus` 类管理。
-
-## 已删除的内容
-
-### 1. ✅ `_updateChannelCellColors` 方法
-**原位置**：第897-977行  
-**现状态**：已替换为注释（第897-898行）
-```python
-# 🔥 已删除 _updateChannelCellColors 方法
-# 通道列颜色现在由 MissionTextStatus 类统一管理
-```
-
-### 2. ✅ `_setTaskRowChannelColor` 方法
-**原位置**：第1404-1474行  
-**现状态**：已完全删除
-
-### 3. ✅ `_updateRowColor` 方法
-**原位置**：第1523-1632行  
-**现状态**：已删除（第1523-1524行）
-
-### 4. ✅ `_updateRowColorForQTableWidgetItem` 方法
-**原位置**：第1634-1675行  
-**现状态**：已删除（第1523-1524行）
-
-**替换注释**：
-```python
-# 🔥 已删除 _updateRowColor 和 _updateRowColorForQTableWidgetItem 方法
-# 所有文本颜色管理现在由 MissionTextStatus 类统一处理
-```
-
-## 已删除的方法调用
-
-### 1. ✅ `_loadAllMissions` 中的调用
-```python
-# 删除前：
-self._updateChannelCellColors()
-
-# 删除后：
-# 已删除，由 MissionTextStatus.initializeAllRowsGray() 替代
-```
-
-### 2. ✅ `_handleTaskSelected` 中的调用
-```python
-# 删除前：
-self._setTaskRowChannelColor(task_folder_name, 0, '#000000')
-
-# 删除后：
-# 已删除
-```
-
-### 3. ✅ `_refreshAllTaskStatus` 中的调用
-```python
-# 删除前：
-self._updateRowColorForQTableWidgetItem(row, new_status)
-
-# 删除后：
-# 已删除
-```
-
-### 4. ✅ `_updateTaskStatus` 中的调用
-```python
-# 删除前：
-self._updateRowColor(row, new_status)
-
-# 删除后：
-# 已删除
-```
-
-## 新的文本状态管理架构
-
-### MissionTextStatus 类统一管理
-
-所有任务面板的文本颜色现在由 `MissionTextStatus` 类统一管理：
-
-#### 1. 初始化（规则1）
-```python
-self.mission_text_status.initializeAllRowsGray()
-```
-- **触发时机**：程序启动加载任务列表后
-- **效果**：所有任务行文本置为灰色
-
-#### 2. 选中行（规则2）
-```python
-self.mission_text_status.setRowBlackOnSelect(row)
-```
-- **触发时机**：用户单击任务行
-- **效果**：选中行文本置为黑色，之前选中的行恢复为灰色
-
-#### 3. 检测中（规则3）
-```python
-self.mission_text_status.setStatusColumnGreenOnDetection(task_folder_name)
-```
-- **触发时机**：启动检测线程时
-- **效果**：对应任务的状态列置为绿色
-
-#### 4. 新建任务（规则4）
-```python
-self.mission_text_status.initializeNewTaskRowGray(row_index)
-```
-- **触发时机**：新建任务确认后
-- **效果**：新任务行文本置为灰色
-
-## 颜色规则
-
-| 状态 | 颜色 | RGB | 适用范围 |
-|------|------|-----|----------|
-| 默认/未启动 | 灰色 | (128, 128, 128) | 所有列 |
-| 已选中 | 黑色 | (0, 0, 0) | 除状态列外的所有列 |
-| 检测中 | 绿色 | (0, 128, 0) | 仅状态列 |
-
-## 优势总结
-
-### 1. 代码简洁
-- 删除了约 **200+ 行**重复的颜色设置代码
-- 统一的管理接口，易于理解和维护
-
-### 2. 逻辑清晰
-- 所有颜色规则集中在一个类中
-- 避免了多处设置导致的冲突
-
-### 3. 易于扩展
-- 新增颜色规则只需在 `MissionTextStatus` 类中添加方法
-- 不需要修改多个文件
-
-### 4. 状态一致
-- 统一的状态管理确保UI显示一致
-- 避免了不同方法设置不同颜色的问题
-
-## 测试建议
-
-1. **初始化测试**：启动程序，检查所有任务是否为灰色 ✅
-2. **选中测试**：单击任务行，检查是否变为黑色 ✅
-3. **切换选中测试**：单击另一行，检查之前的行是否恢复灰色 ✅
-4. **检测状态测试**：启动检测线程，检查状态列是否变绿色
-5. **新建任务测试**：新建任务，检查新行是否为灰色 ✅
-6. **状态列优先级测试**：选中检测中的任务，检查状态列是否保持绿色
-
-## 相关文档
-
-1. **MISSION_TEXT_STATUS_USAGE.md** - 使用说明文档
-2. **MISSION_TEXT_STATUS_INTEGRATION.md** - 集成报告文档
-3. **CLEANUP_SUMMARY.md** - 清理总结文档
-4. **CLEANUP_COMPLETE.md** - 本文档（完成报告）
-
-## 完成时间
-
-2025-11-29 13:26
-
-## 总结
-
-✅ 所有旧的文本状态管理代码已完全清理  
-✅ 新的 `MissionTextStatus` 类已完全集成  
-✅ 所有4个规则已正确实现  
-✅ 代码更加简洁、清晰、易于维护  
-
-**任务面板文本状态管理重构完成！** 🎉

handlers/videopage/CLEANUP_SUMMARY.md

-# 任务面板文本状态管理清理总结
-
-## 清理目标
-
-删除所有其他设置任务面板文本状态的代码，统一由 `MissionTextStatus` 类管理。
-
-## 已删除的方法
-
-### 1. `_updateChannelCellColors` 方法
-**位置**：第897-898行（已替换为注释）
-
-**原功能**：更新任务面板中通道列的文本颜色
-- 默认：灰色（未分配任务）
-- 该通道被分配了任务：黑色
-- 检测中且是该通道当前任务：绿色
-
-**删除原因**：通道列颜色现在由 `MissionTextStatus` 类统一管理
-
-### 2. `_setTaskRowChannelColor` 方法
-**位置**：已删除（原第1404-1474行）
-
-**原功能**：设置任务行对应通道列的颜色
-- 先将所有任务行的所有通道列重置为灰色
-- 然后根据 channelmission 状态，将对应的通道列置黑
-
-**删除原因**：通道列颜色现在由 `MissionTextStatus` 类统一管理
-
-### 3. `_updateRowColor` 方法
-**位置**：第1523-1632行（需要删除）
-
-**原功能**：根据状态更新行的字体颜色
-- 使用字体管理器设置颜色
-- 处理QLabel控件和QTableWidgetItem
-
-**删除原因**：行颜色现在由 `MissionTextStatus` 类统一管理
-
-### 4. `_updateRowColorForQTableWidgetItem` 方法
-**位置**：第1634-1675行（需要删除）
-
-**原功能**：根据状态更新行的字体颜色 - 适配纯QTableWidgetItem方案
-- 只对未启动任务设置灰色
-- 已启动任务保持默认颜色
-
-**删除原因**：行颜色现在由 `MissionTextStatus` 类统一管理
-
-## 已删除的方法调用
-
-### 1. 在 `_loadAllMissions` 中
-```python
-# 删除前
-self._updateChannelCellColors()
-
-# 删除后
-# 已删除，由 MissionTextStatus.initializeAllRowsGray() 替代
-```
-
-### 2. 在 `_handleTaskSelected` 中
-```python
-# 删除前
-self._setTaskRowChannelColor(task_folder_name, 0, '#000000')
-
-# 删除后
-# 已删除，由 MissionTextStatus 类统一管理
-```
-
-### 3. 在 `_refreshAllTaskStatus` 中
-```python
-# 删除前
-self._updateRowColorForQTableWidgetItem(row, new_status)
-
-# 删除后
-# 已删除，由 MissionTextStatus 类统一管理
-```
-
-### 4. 在 `_updateTaskStatus` 中
-```python
-# 删除前
-self._updateRowColor(row, new_status)
-
-# 删除后
-# 已删除，由 MissionTextStatus 类统一管理
-```
-
-## 需要手动删除的代码
-
-由于方法体较长，以下方法需要手动删除或替换为注释：
-
-1. **`_updateRowColor` 方法**（第1523-1632行）
-2. **`_updateRowColorForQTableWidgetItem` 方法**（第1634-1675行）
-
-建议替换为：
-```python
-# 🔥 已删除 _updateRowColor 和 _updateRowColorForQTableWidgetItem 方法
-# 所有文本颜色管理现在由 MissionTextStatus 类统一处理
-```
-
-## 新的文本状态管理流程
-
-所有任务面板的文本颜色现在由 `MissionTextStatus` 类统一管理：
-
-1. **初始化**：`initializeAllRowsGray()` - 所有行灰色
-2. **选中行**：`setRowBlackOnSelect(row)` - 选中行黑色
-3. **检测中**：`setStatusColumnGreenOnDetection(task_folder_name)` - 状态列绿色
-4. **新建任务**：`initializeNewTaskRowGray(row)` - 新行灰色
-
-## 优势
-
-1. **统一管理**：所有文本颜色由一个类管理，逻辑清晰
-2. **易于维护**：修改颜色规则只需修改一个类
-3. **避免冲突**：不会有多个地方同时设置颜色导致冲突
-4. **代码简洁**：删除了大量重复的颜色设置代码
-
-## 注意事项
-
-1. 删除这些方法后，确保没有其他地方调用它们
-2. 所有颜色设置都应通过 `MissionTextStatus` 类进行
-3. 如果需要新的颜色规则，应在 `MissionTextStatus` 类中添加新方法

handlers/videopage/MISSION_TEXT_STATUS_INTEGRATION.md

-# MissionTextStatus 集成完成报告
-
-## 集成概述
-
-已成功将 `MissionTextStatus` 类集成到 `MissionPanelHandler` 中，实现了任务面板文本状态的统一管理。
-
-## 实现的功能
-
-### ✅ 规则1：初始化所有行为灰色
-**位置**：`_loadAllMissions` 方法（第889-891行）
-```python
-# 🔥 第四步：初始化所有行为灰色（规则1）
-if self.mission_text_status:
-    self.mission_text_status.initializeAllRowsGray()
-```
-
-**触发时机**：
-- 程序启动时加载所有任务后
-- 删除任务后重新加载任务列表时
-
-### ✅ 规则2：单击选中行时置为黑色
-**位置**：
-1. `connectMissionPanel` 方法（第67-68行）- 连接信号
-```python
-# 🔥 连接表格单击事件（规则2：单击选中行时置为黑色）
-mission_panel.table.cellClicked.connect(self._onMissionRowClicked)
-```
-
-2. `_onMissionRowClicked` 方法（第117-126行）- 处理单击
-```python
-def _onMissionRowClicked(self, row, column):
-    """任务行被点击（规则2：单击选中行时该行文本置为黑色）"""
-    if self.mission_text_status:
-        self.mission_text_status.setRowBlackOnSelect(row)
-```
-
-**触发时机**：用户单击任务面板的任意单元格
-
-### ✅ 规则3：启动检测时状态列置为绿色
-**位置**：`_updateChannelColumnColor` 方法（第1912-1915行）
-```python
-# 🔥 规则3：使用文本状态管理器设置状态列为绿色
-if has_detecting_channels and all_channels_detecting:
-    if self.mission_text_status:
-        self.mission_text_status.setStatusColumnGreenOnDetection(task_folder_name)
-```
-
-**触发时机**：
-- 启动检测线程时（通过 `thread_manager.py` 调用）
-- 停止检测线程时（通过 `thread_manager.py` 调用）
-
-### ✅ 规则4：新建任务时初始化为灰色
-**位置**：`_handleTaskConfirmed` 方法（第190-193行）
-```python
-# 🔥 规则4：新建任务时该行文本初始为灰色
-if self.mission_text_status:
-    row_index = self.mission_panel.table.rowCount() - 1
-    self.mission_text_status.initializeNewTaskRowGray(row_index)
-```
-
-**触发时机**：用户确认新建任务后
-
-## 集成点总结
-
-### 1. 初始化（`__init__`）
-```python
-self.mission_text_status = None  # 🔥 文本状态管理器
-```
-
-### 2. 创建管理器（`connectMissionPanel`）
-```python
-# 🔥 创建文本状态管理器
-self.mission_text_status = MissionTextStatus(mission_panel)
-```
-
-### 3. 连接信号（`connectMissionPanel`）
-```python
-# 🔥 连接表格单击事件（规则2：单击选中行时置为黑色）
-mission_panel.table.cellClicked.connect(self._onMissionRowClicked)
-```
-
-### 4. 处理单击（新增方法）
-```python
-def _onMissionRowClicked(self, row, column):
-    """任务行被点击（规则2：单击选中行时该行文本置为黑色）"""
-    if self.mission_text_status:
-        self.mission_text_status.setRowBlackOnSelect(row)
-```
-
-### 5. 加载任务后初始化（`_loadAllMissions`）
-```python
-# 🔥 第四步：初始化所有行为灰色（规则1）
-if self.mission_text_status:
-    self.mission_text_status.initializeAllRowsGray()
-```
-
-### 6. 新建任务后初始化（`_handleTaskConfirmed`）
-```python
-# 🔥 规则4：新建任务时该行文本初始为灰色
-if self.mission_text_status:
-    row_index = self.mission_panel.table.rowCount() - 1
-    self.mission_text_status.initializeNewTaskRowGray(row_index)
-```
-
-### 7. 检测状态变化时更新（`_updateChannelColumnColor`）
-```python
-# 🔥 规则3：使用文本状态管理器设置状态列为绿色
-if has_detecting_channels and all_channels_detecting:
-    if self.mission_text_status:
-        self.mission_text_status.setStatusColumnGreenOnDetection(task_folder_name)
-```
-
-## 颜色规则
-
-| 状态 | 颜色 | RGB | 触发条件 |
-|------|------|-----|----------|
-| 默认/未启动 | 灰色 | (128, 128, 128) | 初始化、加载任务、新建任务 |
-| 已选中 | 黑色 | (0, 0, 0) | 单击任务行 |
-| 检测中 | 绿色 | (0, 128, 0) | 启动检测线程且所有通道都在检测 |
-
-## 特殊处理
-
-### 状态列优先级
-状态列（索引2）的颜色由检测状态决定，不受选中行影响：
-- 选中行时：其他列置为黑色，状态列保持原有颜色
-- 取消选中时：其他列恢复为灰色，状态列保持原有颜色
-
-### 曲线按钮列
-自动跳过曲线按钮列，不修改其颜色
-
-### 选中状态记忆
-管理器会记住当前选中的行，切换选中时自动恢复之前行的颜色
-
-## 测试建议
-
-1. **初始化测试**：启动程序，检查所有任务行是否为灰色
-2. **选中测试**：单击任务行，检查该行是否变为黑色
-3. **切换选中测试**：单击另一行，检查之前的行是否恢复为灰色
-4. **检测状态测试**：启动检测线程，检查状态列是否变为绿色
-5. **新建任务测试**：新建任务，检查新行是否为灰色
-6. **状态列优先级测试**：选中检测中的任务行，检查状态列是否保持绿色
-
-## 注意事项
-
-1. 所有方法都包含 `if self.mission_text_status:` 检查，确保管理器已初始化
-2. 所有方法都包含异常处理，确保不会因为单个操作失败而影响整体功能
-3. 管理器在 `connectMissionPanel` 中创建，确保在使用前已初始化
-4. 颜色设置通过 `QTableWidgetItem.setForeground()` 实现，与Qt的标准方式一致
-
-## 文件修改记录
-
-- **修改文件**：`d:\restructure\liquid_level_line_detection_system\handlers\videopage\missionpanel_handler.py`
-- **新增类**：`MissionTextStatus`（第1992-2175行）
-- **修改方法**：
-  - `__init__`：添加 `mission_text_status` 属性
-  - `connectMissionPanel`：创建管理器并连接信号
-  - `_onMissionRowClicked`：新增方法处理单击事件
-  - `_handleTaskConfirmed`：添加新任务初始化逻辑
-  - `_loadAllMissions`：添加所有行初始化逻辑
-  - `_updateChannelColumnColor`：使用管理器设置绿色状态

handlers/videopage/MISSION_TEXT_STATUS_USAGE.md

-# MissionTextStatus 使用说明
-
-## 概述
-
-`MissionTextStatus` 类用于统一管理任务面板中所有文本的颜色状态，实现以下逻辑：
-
-1. **初始化**：所有任务文本默认为灰色
-2. **选中行**：单击选中行时该行文本置为黑色
-3. **检测中**：启动检测线程时对应任务的状态列置为绿色
-4. **新建任务**：新建任务时文本初始为灰色
-
-## 颜色规则
-
-- **灰色 (128, 128, 128)**：未启动任务/默认状态
-- **黑色 (0, 0, 0)**：已选中的任务行
-- **绿色 (0, 128, 0)**：检测中的任务状态列
-
-## 集成步骤
-
-### 1. 在 MissionPanelHandler 中初始化
-
-```python
-class MissionPanelHandler:
-    def __init__(self, *args, **kwargs):
-        super().__init__(*args, **kwargs)
-        self.mission_panel = None
-        self.mission_text_status = None  # 添加文本状态管理器
-    
-    def connectMissionPanel(self, mission_panel):
-        """连接任务面板信号"""
-        self.mission_panel = mission_panel
-        
-        # 🔥 创建文本状态管理器
-        self.mission_text_status = MissionTextStatus(mission_panel)
-        
-        # 🔥 初始化所有行为灰色
-        self.mission_text_status.initializeAllRowsGray()
-        
-        # 连接信号...
-```
-
-### 2. 在任务面板加载时初始化
-
-在加载任务列表后调用：
-
-```python
-def _loadMissionList(self):
-    """加载任务列表"""
-    # ... 加载任务数据到表格 ...
-    
-    # 🔥 加载完成后，初始化所有行为灰色
-    if self.mission_text_status:
-        self.mission_text_status.initializeAllRowsGray()
-```
-
-### 3. 在选中行时置为黑色
-
-连接表格的 `itemClicked` 或 `cellClicked` 信号：
-
-```python
-def connectMissionPanel(self, mission_panel):
-    # ... 其他初始化代码 ...
-    
-    # 🔥 连接单击事件
-    mission_panel.table.cellClicked.connect(self._onMissionRowClicked)
-
-def _onMissionRowClicked(self, row, column):
-    """任务行被点击"""
-    if self.mission_text_status:
-        self.mission_text_status.setRowBlackOnSelect(row)
-```
-
-### 4. 在启动检测时置状态列为绿色
-
-修改 `_updateChannelColumnColor` 方法：
-
-```python
-def _updateChannelColumnColor(self):
-    """根据通道检测状态更新任务面板中状态列"""
-    try:
-        # ... 收集正在执行的任务 ...
-        
-        for task_folder_name in active_tasks:
-            # 检查该任务的所有通道是否都在检测
-            if all_channels_detecting:
-                # 🔥 使用文本状态管理器设置绿色
-                if self.mission_text_status:
-                    self.mission_text_status.setStatusColumnGreenOnDetection(task_folder_name)
-    except Exception as e:
-        print(f"❌ [状态列更新] 失败: {e}")
-```
-
-### 5. 在停止检测时恢复状态列颜色
-
-```python
-def _onStopDetection(self, task_folder_name):
-    """停止检测"""
-    # ... 停止检测线程 ...
-    
-    # 🔥 恢复状态列颜色
-    if self.mission_text_status:
-        self.mission_text_status.resetStatusColumnOnStopDetection(task_folder_name)
-```
-
-### 6. 在新建任务时初始化为灰色
-
-```python
-def _handleTaskConfirmed(self, task_data):
-    """处理任务确认"""
-    # ... 添加任务到表格 ...
-    
-    row_index = self.mission_panel.table.rowCount() - 1  # 新添加的行
-    
-    # 🔥 初始化新任务行为灰色
-    if self.mission_text_status:
-        self.mission_text_status.initializeNewTaskRowGray(row_index)
-```
-
-## API 参考
-
-### initializeAllRowsGray()
-初始化所有任务行文本为灰色
-
-### setRowBlackOnSelect(row_index)
-单击选中行时该行文本置为黑色
-- **参数**: `row_index` - 选中的行索引
-
-### setStatusColumnGreenOnDetection(task_folder_name)
-启动检测线程时对应任务的状态列置为绿色
-- **参数**: `task_folder_name` - 任务文件夹名称（如 "1_1"）
-
-### resetStatusColumnOnStopDetection(task_folder_name)
-停止检测线程时恢复状态列颜色
-- **参数**: `task_folder_name` - 任务文件夹名称（如 "1_1"）
-
-### initializeNewTaskRowGray(row_index)
-新建任务时该行文本初始为灰色
-- **参数**: `row_index` - 新建任务的行索引
-
-## 注意事项
-
-1. **状态列优先级**：状态列（索引2）的颜色由检测状态决定，不受选中行影响
-2. **曲线按钮列**：自动跳过曲线按钮列，不修改其颜色
-3. **线程安全**：所有方法都包含异常处理，确保不会因为单个操作失败而影响整体功能
-4. **选中状态保持**：管理器会记住当前选中的行，切换选中时自动恢复之前行的颜色
-
-## 示例：完整集成流程
-
-```python
-class MissionPanelHandler:
-    def connectMissionPanel(self, mission_panel):
-        self.mission_panel = mission_panel
-        
-        # 1. 创建文本状态管理器
-        self.mission_text_status = MissionTextStatus(mission_panel)
-        
-        # 2. 初始化所有行为灰色
-        self.mission_text_status.initializeAllRowsGray()
-        
-        # 3. 连接单击事件
-        mission_panel.table.cellClicked.connect(self._onMissionRowClicked)
-        
-        # 4. 连接其他信号...
-    
-    def _onMissionRowClicked(self, row, column):
-        """任务行被点击"""
-        if self.mission_text_status:
-            self.mission_text_status.setRowBlackOnSelect(row)
-    
-    def _updateChannelColumnColor(self):
-        """更新状态列颜色"""
-        # 获取正在检测的任务
-        for task_folder_name in detecting_tasks:
-            if self.mission_text_status:
-                self.mission_text_status.setStatusColumnGreenOnDetection(task_folder_name)
-    
-    def _handleTaskConfirmed(self, task_data):
-        """新建任务"""
-        # 添加到表格...
-        row_index = self.mission_panel.table.rowCount() - 1
-        
-        # 初始化为灰色
-        if self.mission_text_status:
-            self.mission_text_status.initializeNewTaskRowGray(row_index)
-```

handlers/videopage/curvepanel_handler.py

@@ -709,11 +709,16 @@ class CurvePanelHandler:
             
             # 构建完整路径
             mission_folder_path = os.path.join(project_root, 'database', 'mission_result', mission_name)
+            print(f"🔍 [路径构建] 任务名称: {mission_name}")
+            print(f"🔍 [路径构建] 项目根目录: {project_root}")
+            print(f"🔍 [路径构建] 完整路径: {mission_folder_path}")
+            print(f"🔍 [路径构建] 路径是否存在: {os.path.exists(mission_folder_path)}")
             
             # 检查路径是否存在
             if os.path.exists(mission_folder_path):
                 return mission_folder_path
             else:
+                print(f"❌ [路径构建] 路径不存在: {mission_folder_path}")
                 return None
                 
         except Exception as e:
@@ -779,8 +784,12 @@ class CurvePanelHandler:
             
             # 构建 mission_result 目录路径
             mission_result_dir = os.path.join(project_root, 'database', 'mission_result')
+            print(f"🔍 [任务列表] 项目根目录: {project_root}")
+            print(f"🔍 [任务列表] 任务目录: {mission_result_dir}")
+            print(f"🔍 [任务列表] 目录是否存在: {os.path.exists(mission_result_dir)}")
             
             if not os.path.exists(mission_result_dir):
+                print(f"❌ [任务列表] 目录不存在: {mission_result_dir}")
                 # 通知UI显示空列表
                 if self.curve_panel:
                     self.curve_panel.updateMissionFolderList([])
@@ -829,16 +838,25 @@ class CurvePanelHandler:
             if not data_directory or not os.path.exists(data_directory):
                 return False
             
-            # 🔥 切换到历史模式（不限制数据点数量）
+            # 切换到历史模式（不限制数据点数量）
             self.setCurveLoadMode('history')
             
             # 查找所有CSV文件
+            print(f"🔍 [曲线加载] 扫描目录: {data_directory}")
+            print(f"🔍 [曲线加载] 目录是否存在: {os.path.exists(data_directory)}")
+            
+            if not os.path.exists(data_directory):
+                print(f"❌ [曲线加载] 目录不存在: {data_directory}")
+                return False
+            
             csv_files = [f for f in os.listdir(data_directory) if f.endswith('.csv')]
+            print(f"🔍 [曲线加载] 找到 {len(csv_files)} 个CSV文件: {csv_files}")
             
             if not csv_files:
+                print(f"⚠️ [曲线加载] 未找到CSV文件")
                 return False
             
-            # 🔥 检查是否需要显示进度条
+            # 检查是否需要显示进度条
             # 触发条件：CSV文件数量 > 1 或 单个CSV文件大小 > 8MB
             show_progress = False
             

handlers/videopage/missionpanel_handler.py

@@ -1717,6 +1717,28 @@ class MissionTextStatus:
             import traceback
             traceback.print_exc()
     
+    def setStatusColumnBlackOnStarted(self, task_folder_name):
+        """
+        设置状态列为黑色"已启动"
+        
+        当任务的所有通道都停止检测，但任务仍被分配时调用
+        
+        Args:
+            task_folder_name: 任务文件夹名称（如 "1_1"）
+        """
+        try:
+            row_index = self._findTaskRow(task_folder_name)
+            if row_index >= 0:
+                status_item = self.table.item(row_index, 2)
+                if status_item:
+                    status_item.setText("已启动")
+                    status_item.setForeground(self.COLOR_BLACK)
+                    print(f"✅ [文本状态] 任务 {task_folder_name} 状态列已切换为黑色（已启动）")
+        except Exception as e:
+            print(f"❌ [文本状态] 设置状态列为已启动失败: {e}")
+            import traceback
+            traceback.print_exc()
+    
     def setChannelColumnGreenOnDetection(self, task_folder_name, channel_num):
         """
         启动检测线程时对应任务的对应通道列置为绿色
@@ -1844,28 +1866,38 @@ class MissionTextStatus:
                 # 🔥 只处理正在执行的任务（更新状态列）
                 if task_folder_name in active_tasks:
                     # 检查该任务使用的所有通道是否都在检测
-                    all_channels_detecting = True
-                    has_detecting_channels = False
+                    # 只统计分配给该任务的通道
+                    assigned_channels_count = 0  # 分配给该任务的通道数
+                    detecting_channels_count = 0  # 正在检测的通道数
                     
                     for channel_num in task_channels:
                         channel_id = f'channel{channel_num}'
                         
                         # 检查该通道是否正在执行这个任务
                         if channel_task_map.get(channel_id) == task_folder_name:
+                            assigned_channels_count += 1
+                            
                             # 检查该通道的检测状态
                             detect_var_name = f'{channel_id}detect'
                             if hasattr(main_window, detect_var_name):
                                 is_detecting = getattr(main_window, detect_var_name)
                                 if is_detecting:
-                                    has_detecting_channels = True
-                                else:
-                                    all_channels_detecting = False
-                            else:
-                                all_channels_detecting = False
+                                    detecting_channels_count += 1
                     
-                    # 🔥 规则3：设置状态列为绿色
-                    if has_detecting_channels and all_channels_detecting:
+                    # 🔥 规则：根据检测状态设置状态列颜色
+                    # 只有当分配给该任务的所有通道都在检测时，才设置为绿色"检测中"
+                    if assigned_channels_count > 0 and detecting_channels_count == assigned_channels_count:
+                        # 所有分配的通道都在检测中 -> 绿色"检测中"
                         self.setStatusColumnGreenOnDetection(task_folder_name)
+                        print(f"    ✅ 任务{task_folder_name}: {detecting_channels_count}/{assigned_channels_count}通道检测中 -> 绿色")
+                    elif detecting_channels_count == 0:
+                        # 所有通道都未检测，但任务已分配 -> 黑色"已启动"
+                        self.setStatusColumnBlackOnStarted(task_folder_name)
+                        print(f"    ✅ 任务{task_folder_name}: 0/{assigned_channels_count}通道检测中 -> 黑色已启动")
+                    else:
+                        # 部分通道在检测 -> 黑色"已启动"（不是所有通道都在检测）
+                        self.setStatusColumnBlackOnStarted(task_folder_name)
+                        print(f"    ⚠️ 任务{task_folder_name}: {detecting_channels_count}/{assigned_channels_count}通道检测中 -> 黑色已启动")
             
         except Exception as e:
             print(f"❌ [文本状态] 更新通道列和状态列失败: {e}")

rules/DEBUGLOG_USAGE.md

+# DebugLog 调试日志模块使用说明
+
+## 功能概述
+
+`debuglog.py` 提供了一个基于 `logging` 模块的调试日志系统，用于替代 `print()` 进行调试输出。
+
+## 核心特性
+
+- ✅ **单例模式**: 全局统一的日志管理
+- ✅ **双重输出**: 同时输出到控制台和文件
+- ✅ **按日期分文件**: 每天自动创建新的日志文件
+- ✅ **多级别日志**: DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL
+- ✅ **详细信息**: 文件日志包含时间、模块、文件名、行号等
+- ✅ **自动清理**: 支持清理旧日志文件
+- ✅ **UTF-8编码**: 支持中文日志
+
+## 日志文件位置
+
+```
+D:\restructure\liquid_level_line_detection_system\database\log\debuglog\
+```
+
+## 快速开始
+
+### 1. 基本使用
+
+```python
+from handlers.debuglog import get_logger
+
+# 创建logger（建议使用 __name__ 作为名称）
+logger = get_logger(__name__)
+
+# 记录不同级别的日志
+logger.debug("调试信息")
+logger.info("普通信息")
+logger.warning("警告信息")
+logger.error("错误信息")
+logger.critical("严重错误")
+```
+
+### 2. 在类中使用
+
+```python
+from handlers.debuglog import get_logger
+
+class MyClass:
+    def __init__(self):
+        self.logger = get_logger(self.__class__.__name__)
+    
+    def do_something(self):
+        self.logger.info("开始执行操作")
+        try:
+            # 你的代码
+            result = self.process()
+            self.logger.info(f"操作成功，结果: {result}")
+        except Exception as e:
+            self.logger.error(f"操作失败: {e}", exc_info=True)
+```
+
+### 3. 在函数中使用
+
+```python
+from handlers.debuglog import get_logger
+
+logger = get_logger(__name__)
+
+def my_function(param):
+    logger.debug(f"函数调用，参数: {param}")
+    
+    # 你的代码
+    result = param * 2
+    
+    logger.info(f"函数执行完成，返回: {result}")
+    return result
+```
+
+## 高级用法
+
+### 1. 只输出到文件（不显示在控制台）
+
+```python
+from handlers.debuglog import get_logger
+
+logger = get_logger(
+    "my_module",
+    console_output=False,  # 不输出到控制台
+    file_output=True       # 只输出到文件
+)
+
+logger.info("这条消息只会写入日志文件")
+```
+
+### 2. 设置日志级别
+
+```python
+from handlers.debuglog import get_logger, INFO
+
+# 只记录 INFO 及以上级别的日志
+logger = get_logger("my_module", level=INFO)
+
+logger.debug("这条不会显示")  # DEBUG < INFO
+logger.info("这条会显示")     # INFO >= INFO
+logger.warning("这条会显示")  # WARNING > INFO
+```
+
+日志级别（从低到高）：
+- `DEBUG` (10) - 详细的调试信息
+- `INFO` (20) - 一般信息
+- `WARNING` (30) - 警告信息
+- `ERROR` (40) - 错误信息
+- `CRITICAL` (50) - 严重错误
+
+### 3. 记录异常信息
+
+```python
+from handlers.debuglog import get_logger
+
+logger = get_logger(__name__)
+
+try:
+    result = 1 / 0
+except Exception as e:
+    # exc_info=True 会记录完整的堆栈跟踪
+    logger.error(f"发生异常: {e}", exc_info=True)
+```
+
+### 4. 清理旧日志
+
+```python
+from handlers.debuglog import clear_old_logs
+
+# 清理7天前的日志文件
+clear_old_logs(days=7)
+
+# 清理30天前的日志文件
+clear_old_logs(days=30)
+```
+
+## 日志格式
+
+### 控制台输出（简洁格式）
+```
+2025-11-29 15:30:45 - INFO - 这是一条信息
+2025-11-29 15:30:46 - WARNING - 这是一条警告
+2025-11-29 15:30:47 - ERROR - 这是一条错误
+```
+
+### 文件输出（详细格式）
+```
+2025-11-29 15:30:45 - my_module - INFO - [main.py:123] - 这是一条信息
+2025-11-29 15:30:46 - my_module - WARNING - [main.py:124] - 这是一条警告
+2025-11-29 15:30:47 - my_module - ERROR - [main.py:125] - 这是一条错误
+```
+
+## 实际应用示例
+
+### 示例1: 在 auto_dot.py 中使用
+
+```python
+from handlers.debuglog import get_logger
+
+class AutoAnnotationDetector:
+    def __init__(self, model_path: str = None, device: str = 'cuda'):
+        self.logger = get_logger(self.__class__.__name__)
+        self.model = None
+        self.model_path = model_path
+        self.device = self._validate_device(device)
+        
+        if model_path:
+            self.load_model(model_path)
+    
+    def load_model(self, model_path: str) -> bool:
+        try:
+            self.logger.info(f"开始加载模型: {model_path}")
+            
+            if not os.path.exists(model_path):
+                self.logger.error(f"模型文件不存在: {model_path}")
+                return False
+            
+            # 加载模型...
+            self.logger.info(f"模型加载成功: {os.path.basename(model_path)}")
+            return True
+            
+        except Exception as e:
+            self.logger.error(f"模型加载失败: {e}", exc_info=True)
+            return False
+    
+    def detect(self, image, conf_threshold=0.5, min_area=100):
+        self.logger.debug(f"开始检测 - 置信度阈值: {conf_threshold}, 最小面积: {min_area}")
+        
+        try:
+            # 执行检测...
+            self.logger.info(f"检测完成，共 {len(valid_masks)} 个有效mask")
+            return result
+        except Exception as e:
+            self.logger.error(f"检测失败: {e}", exc_info=True)
+            return {'success': False, 'error': str(e)}
+```
+
+### 示例2: 替代现有的 print 语句
+
+**之前（使用 print）：**
+```python
+print(f"🔄 正在加载模型: {model_path}")
+print(f"✅ 模型加载成功")
+print(f"❌ 模型加载失败: {e}")
+```
+
+**之后（使用 logger）：**
+```python
+logger.info(f"正在加载模型: {model_path}")
+logger.info(f"模型加载成功")
+logger.error(f"模型加载失败: {e}", exc_info=True)
+```
+
+### 示例3: 在测试函数中使用
+
+```python
+from handlers.debuglog import get_logger
+
+def test_auto_annotation():
+    logger = get_logger("test_auto_annotation")
+    
+    logger.info("="*80)
+    logger.info("自动标注功能测试")
+    logger.info("="*80)
+    
+    # 配置参数
+    model_path = r"D:\...\best.dat"
+    logger.debug(f"模型路径: {model_path}")
+    
+    # 检查文件
+    if not os.path.exists(model_path):
+        logger.error(f"模型文件不存在: {model_path}")
+        return
+    
+    # 创建检测器
+    logger.info("初始化自动标注检测器...")
+    detector = AutoAnnotationDetector(model_path=model_path, device='cuda')
+    
+    # 执行检测
+    logger.info("开始执行检测...")
+    detection_result = detector.detect(image, conf_threshold=0.5, min_area=100)
+    
+    if detection_result.get('success'):
+        logger.info("检测成功")
+    else:
+        logger.error(f"检测失败: {detection_result.get('error')}")
+```
+
+## 最佳实践
+
+1. **使用 `__name__` 作为 logger 名称**
+   ```python
+   logger = get_logger(__name__)
+   ```
+
+2. **在类中创建实例变量**
+   ```python
+   def __init__(self):
+       self.logger = get_logger(self.__class__.__name__)
+   ```
+
+3. **记录异常时使用 `exc_info=True`**
+   ```python
+   except Exception as e:
+       logger.error(f"错误: {e}", exc_info=True)
+   ```
+
+4. **根据重要性选择合适的日志级别**
+   - `DEBUG`: 详细的调试信息（开发时使用）
+   - `INFO`: 正常的操作信息
+   - `WARNING`: 警告但不影响运行
+   - `ERROR`: 错误但程序可以继续
+   - `CRITICAL`: 严重错误，程序可能无法继续
+
+5. **定期清理旧日志**
+   ```python
+   # 在程序启动时清理旧日志
+   from handlers.debuglog import clear_old_logs
+   clear_old_logs(days=7)
+   ```
+
+## 测试
+
+运行测试代码：
+```bash
+python handlers/debuglog.py
+```
+
+这会执行5个测试用例，展示各种使用方式。
+
+## 注意事项
+
+1. 日志文件按日期命名，格式为：`{logger_name}_{YYYYMMDD}.log`
+2. 日志文件使用 UTF-8 编码，支持中文
+3. 同一个 logger 名称会复用已创建的 logger 实例
+4. 文件日志会追加写入，不会覆盖
+5. 建议在生产环境中将日志级别设置为 `INFO` 或更高

rules/软件功能逻辑设计.md

-1曲线模式索引0布局，只显示根据curvemission筛选使用的通道面板失效了
+1曲线模式索引0布局，只显示根据curvemission筛选使用的通道面板失效了
@@ -16,13 +16,20 @@
        
        保存标注结果用于持久显示
         self._last_annotation_pixmap
-任务面板任务信息文本状态切换逻辑 class missiontexe_status，channel_detect_status
-1任务面板信息文本显示初始默认都为灰色
-2单击选中行时文本该行文本置为黑色
-3启动检测线程时对应任务的对应通道列置为绿色
-4新建任务信息文本显示初始默认都为灰色
-5单击任务行后该任务mission_status为true时才置黑该任务行
-6mission_status判断逻辑，只要任意channelmission值为此任务，则此任务mission_status=true
+任务面板任务信息文本状态切换逻辑 class MissionTextStatus，channel_detect_status
+1. 任务面板信息文本显示初始默认都为灰色
+2. 单击选中行时文本该行文本置为黑色
+3. 启动检测线程时对应任务的对应通道列置为绿色
+4. 新建任务信息文本显示初始默认都为灰色
+5. 单击任务行后该任务mission_status为true时才置黑该任务行
+6. mission_status判断逻辑，只要任意channelmission值为此任务，则此任务mission_status=true
+7. 状态列切换逻辑：
+   - 分配给任务的所有通道都在检测中 → 绿色"检测中"
+   - 所有通道都停止检测，但任务仍被分配 → 黑色"已启动"
+   - 部分通道在检测（不是全部） → 黑色"已启动"
+   - 任务未被分配 → 灰色"未启动"
+   
+   判断规则：只有当分配给该任务的所有通道都在检测时，状态列才显示绿色"检测中"
 
 class ModelLoadingProgressDialog(QDialog):
     """模型加载进度条对话框"""